闲暇逛乎的时候，看到了这个问题：
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Fingerprintjs实际上就是专门用来识别和追踪浏览器的，要应对起来，确实并非易事。那么，我们要如何应对FingerprintJS的唯一标记技术呢？
接下来，我们将一起来探讨探讨。
FingerprintJS技术概述
首先，我们来了一下，FingerprintJS技术是什么？
FingerprintJS是一种浏览器指纹识别技术，通过收集用户浏览器的各种特征数据，如Canvas指纹、音频指纹、字体指纹、插件指纹等，进而生成一个唯一的标识符，用以识别和追踪用户。在现代互联网应用中，这种识别技术被广泛运用于防止网络攻击、改善用户体验等场景。
主要特征收集方式
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Canvas Fingerprinting：通过让浏览器绘制特定的图形，然后提取图形的像素数据。每个浏览器由于软硬件环境的差异所绘制的图形略有不同，这些差异可用于生成唯一指纹。
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Audio Fingerprinting：利用音频处理技术，生成一个短暂的音频信号，并通过提取该信号的特征数据来生成唯一标识。
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Browser Plugins and Fonts：浏览器安装的插件和系统可用的字体组合情况，以及一些高级属性(如User-Agent)，可以为指纹生成提供丰富的信息。
常见的应对策略与其不足
就如提问者自己说的，使用了很多方法教程，包括日常大家提到的解决方案，都没办法有效。
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我们要承认，现有的部分应对策略如使用stealth.min.js和浏览器扩展虚拟指纹插件，可以在一定程度上对抗FingerprintJS，但它们都有各自的局限性，例如：
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stealth.min.js：该脚本集合了多种技术，可以隐藏部分指纹特征，比如移除自动化检测标志。但由于FingerprintJS技术不断更新，此方法无法全面覆盖所有指纹检测手段。但是它可能无法处理新型的Canvas指纹或音频指纹技术。
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虚拟指纹插件：部分浏览器扩展插件可以生成虚拟指纹，让浏览器看似是其他设备。然而，由于浏览器更新、插件失效等原因，这种方法的维持成本高且不可靠。
那，难道就没有解决办法了吗？老话说得好，办法总比困难多。
高级解决方案
我们可以试试采用多层次的技术解决方案。
浏览器特征随机化
通过动态随机化浏览器的特征数据，使得每次访问的指纹信息都不同。这种方法需要对特征数据进行细致处理，以增加对抗FingerprintJS的成功率。
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Canvas指纹随机化：利用JavaScript在Canvas绘制过程中对生成数据进行局部微调，使得每次生成的Canvas图形略有不同，从而改变指纹。
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音频指纹随机化：通过对音频处理添加少量噪声或其他变化，使其生成特征值时每次略有不同。
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插件和字体的动态替换：在Puppeteer等工具中动态加载和卸载不同的插件和字体，让浏览器的插件和字体组合情况随机化。
使用真实用户流量模拟
结合真实用户行为数据，通过自动化浏览器模拟真实用户的操作，减少会被FingerprintJS检测到的一致性特征。
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鼠标移动与点击行为：模仿不规则的鼠标移动和点击行为，使得这一部分特征更接近真实用户操作。可以使用工具生成这些复杂的鼠标轨迹。
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键盘输入节奏：模拟常见的打字节奏，包括按键间的时间间隔、不规则输入行为，以避免在尤为敏感的表单填写过程中被检测。
这部分，简单来说就是：你如果作为一个普通人，正常怎么浏览这个网站，你就代入进去，也同样操作。
服务端应对策略
在代理服务器端，使用高质量代理IP服务，结合随机化的浏览器特征，难以通过IP或指纹一致性进行拦截。
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IP地址轮换：使用稳定且分布广泛的高质量代理IP，通过频繁切换IP地址来减少因IP地址一致性带来的风控问题。这边我会建议采用青果网络提供的代理IP服务，他们家的代理IP节点分布广，遍布全球，日更新纯净IP的流水在600万左右，可用率高，带宽也够我们日常使用。
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会话管理：在多个会话间保持相对独立的特征组合，并合理分配每个会话的请求量，降低被识别的概率。
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切换频率设置：设置合理的IP切换频率，以达到既避免频繁变动，又能对抗FingerprintJS的方法。
结论
总的来说，FingerprintJS技术通过多参数、多维度的综合分析，为网站防护提供了强大的工具。要绕过这种技术，需要灵活应用浏览器特征随机化、真实用户流量模拟，以及服务端的分布式代理策略并结合代理服务提供商的专业支持。
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