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过去两年，我一直在研究阿卡迈（Akamai）的机器人管理器。具体来说，就是 _abck Cookie、bm_sz Cookie，以及作为传感器数据（sensor_data）发送到 /_bm/_data 或集成商本月选择的任何路径的那个巨大的、看起来像 Base64 编码的字符串。如果你曾经在耐克（Nike）、沃尔玛（Walmart）、塔吉特（Target）或路威酩轩（LVMH）旗下的网站上打开过开发者工具，并观察到网络面板中滚动闪过五六个带有这种不透明负载的 POST 请求，你就完全明白我的意思。
很长一段时间以来，唯一“真正”的解决方案是：抓取 bot.js 脚本，通过反混淆工具处理它，找到 bmak 对象，恢复虚拟机（VM），重建传感器数据生成器，通过像素/挑战往返测试进行验证，然后跟上每周的脚本轮换。这确实是令人印象深刻的工作。但也极其庞大、脆弱且缓慢。每当阿卡迈发布新的虚拟机操作码或轮换变量名时，负责维护你的求解器的团队就会损失一周的时间。
我们今年发布的方案采取了相反的赌注。如果你修复了超文本传输协议（HTTP）之下的底层，几乎可以完全绕过整个传感器数据的问题。包括传输层安全协议（TLS）指纹、HTTP/2 指纹、如果源站协商则包括 HTTP/3、头部顺序、应用层协议协商（ALPN），以及阿卡迈实际评分的一小部分时序属性。大多数自称受“阿卡迈保护”的网站，如果请求看起来像真实的 Chrome 146 浏览器发出的，甚至根本不会进入深度的传感器数据评估阶段。因此，我们构建了一个让请求看起来真实的工具，并将其开源。
代码仓库：https://github.com/jesterfoidchopped/akamai-v3-sensor
这是关于其工作原理、失效场景以及我们故意放弃的部分的详细长篇解释。
反混淆路径是显而易见的选择。这正是问题所在。
如果你在任何网络爬虫论坛上询问如何击败阿卡迈，你会被指向四五个私有的传感器数据生成器。它们都做同样的事情：获取混淆后的机器人脚本，对其进行反混淆，将虚拟机移植到 Python 或 Node.js，喂入假的鼠标事件和按键时序，将生成的负载发布到传感器端点，然后祈祷你返回的 _abck 是“有效”的（通常 ~0~ 段与 ~-1~ 段是主要的判断依据）。
这种方法有效。但它也让你付出代价：
一名能够解读阿卡迈混淆流程的维护人员。这不是初级角色。
一个测试 harness，用于逐字节比较你生成的负载与真实浏览器转储的数据。
一个持续集成（CI）管道，每小时重新获取每个目标网站的机器人脚本，因为脚本网址是每个租户独立的，且混淆种子会轮换。
一个像素/挑战求解器，因为如果你的评分看起来可疑，阿卡迈会悄悄地将你从仅传感器数据模式升级到像素往返验证模式。
一种将生成器保留在公共 GitHub 之外的方法，因为一旦它公开露面，阿卡迈将在一个发布周期内重新调整评分权重。
我曾目睹三个不同的团队在此耗费六个月时间，最终只搞定四个目标网站。其经济效益极差。
这条路径成为陷阱的另一个原因是，你最终优化了错误的层级。你花了一个季度让 JavaScript 负载看起来完美无缺，却从未意识到你的传输控制协议（TCP）连接仅因 JA4 指纹显示为 t13d_1517 而非 t13d_1714 就被单独评分为 -0.4。阿卡迈的机器人评分是跨层级累加的。如果在发送任何一个传感器字节之前，仅 TLS 加上 HTTP/2 加上头部顺序就让你的评分达到 -1.2，那么在 JavaScript 运行之前你就已经失败了。
akamai-v3-sensor 究竟是什么
该库是一个 Go 语言的超文本传输协议（HTTP）客户端。从外部看，它与其他客户端无异——支持获取（Get）、发布（Post）、多部分上传、重定向历史、流式主体等——但在其底层，它携带了一套 Chrome 级别的指纹栈：
通过一个维护中的 uTLS 分支实现 TLS。包括 ClientHello、GREASE 占位符、支持的群组、签名算
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