Node.js undici项目中关于TLS指纹识别的技术分析
2025-06-01 07:42:03作者:江焘钦
背景介绍
在Node.js生态系统中,undici是一个高性能的HTTP/1.1客户端库。近期开发者在使用undici和原生Node.js http模块访问某些特定网站时,遇到了HTTP 449状态码的异常情况。这种现象引起了我们对现代Web安全机制的深入思考。
问题现象
当使用Node.js的fetch API或http模块请求波兰的两个主流网站(o2.pl和wp.pl)时,服务器返回了449 Retry With状态码。而同样的请求在其他运行时环境(如Bun、curl、Postman等)却能正常返回200 OK状态码。
技术分析
TLS指纹识别机制
经过深入分析,我们发现这两个网站采用了先进的TLS指纹识别技术来识别和拦截Node.js客户端发起的请求。TLS指纹是通过分析客户端在TLS握手阶段提供的参数组合(如密码套件顺序、扩展列表等)来生成的一种客户端特征标识。
Node.js的TLS特征
Node.js的TLS实现有其独特的密码套件顺序和扩展组合,这使得它容易被识别。服务器端维护了一个已知的TLS指纹库,当检测到来自Node.js的请求时,会返回449状态码要求客户端重试或提供额外验证。
解决方案
密码套件重排序技术
通过修改Node.js默认的密码套件顺序,我们可以改变TLS指纹,从而绕过服务器的识别机制。具体实现方法如下:
- 获取Node.js默认的密码套件列表
- 交换列表中第二和第三位密码套件的位置
- 使用修改后的密码套件列表创建自定义Agent
实现代码示例
import { DEFAULT_CIPHERS } from 'node:tls';
const defaultCiphers = DEFAULT_CIPHERS.split(':');
const shuffledCiphers = [
defaultCiphers[0],
defaultCiphers[2], // 交换第二和第三位
defaultCiphers[1],
...defaultCiphers.slice(3)
].join(':');
// 使用自定义密码套件创建Agent
const agent = new Agent({
connect: {
ciphers: shuffledCiphers
}
});
技术启示
- 现代Web安全趋势:越来越多的网站采用TLS指纹识别作为安全防护的第一道防线
- 客户端多样性挑战:不同HTTP客户端需要适应各种服务器的安全策略
- 协议层面的灵活性:通过调整TLS握手参数可以绕过简单的指纹识别
最佳实践建议
- 对于需要高匿名的爬虫应用,建议定期轮换TLS指纹特征
- 考虑使用更底层的网络库,以便更灵活地控制TLS握手参数
- 在关键业务中实现自动重试机制,处理可能的449状态码
- 保持对TLS协议发展的关注,及时调整客户端实现
总结
这次449状态码问题的分析揭示了现代Web安全中TLS指纹识别技术的广泛应用。作为Node.js开发者,理解这些底层机制有助于我们构建更健壮的网络应用。通过适当调整TLS参数,我们可以在保持安全性的同时,确保应用的正常访问能力。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0105
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
479
3.57 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
289
340
Ascend Extension for PyTorch
Python
290
321
暂无简介
Dart
730
175
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
11
1
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
248
105
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
850
451
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
20
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
149
885