✅ 1. FingerprintJS BotD — 浏览器指纹 + Bot 检测（开源）

📌 GitHub 上的 BotD 是一套开源的浏览器指纹与机器人检测库（客户端 JS 采集），适合服务端校验配合使用。它能收集浏览器端特征用于判断是否自动化环境（Selenium、无头浏览器等）。 (GitHub)

• 特点

  • 开源、MIT 授权
  • 收集和分析浏览器端特征
  • 可结合服务端 API 验证结果
  • 适合作为 bot/爬虫判定前端埋点

• 用途

  • 在服务端判断客户端是否像机器人
  • 结合 CC 防护分数作风险评估
  • 在 Gin/Express 等应用中接收指纹信息并分析

📍 GitHub: https://github.com/fingerprintjs/BotD (GitHub)

⚠️ 注意：BotD 是客户端采集库，还需要服务端验证配合，适合做指纹 + 行为评分基础。

✅ 2. AntiBotDetector（辅助被动识别工具）

虽然不是专门针对 CC 攻击的库，但 AntiBotDetector 是一个开源项目，能够识别诸如 Cloudflare、Akamai、reCAPTCHA、DataDome 等防护系统，并用于 bot 识别链路。 (Reddit)

• 特点

  • 依据检测逻辑识别流量是否来自自动化工具
  • 원래用于爬虫/反防护分析
  • 可集成到抓取/防护策略中

👉 可作为辅助分析库在服务端检测请求真实度。

⚠️ 3. WebDecoy TLS Fingerprint SDK（商业 + SDK）

WebDecoy 提供了 TLS 指纹 SDK（包括 Go、Node、PHP 版本），用于从网络层（TLS 握手）识别客户端异常模式。虽不是完全开源，但提供 SDK 可用于服务端集成。 (webdecoy.com)

它的功能包括：

• JA3/JA4 TLS 指纹分析
• 识别非标准客户端（如 bots / 自动化工具）
• 可做 CC 风险识别前置条件

👉 适合想在服务端做TLS层指纹识别的工程场景。

📌 4. 自己构建 Fingerprint/CC 判断模块（通用开源思路）

除了现成库，很多实际工程上是这样组合的：

✅ TLS / JA3 指纹提取

• 用于识别不同客户端 TLS 行为
• 有多个开源工具/库可用来收集 JA3 / 指纹

✅ HTTP Header 指纹

• 排列顺序、字段组合作为特征向量
• NGINX/Lua、Go Middleware 等都可以提取

✅ 行为 + 模式分析

通过统计模型或简单规则分析：

• 请求间隔分布（随机 vs 固定）
• 路径访问熵（重复 vs 正常路径）
• 参数模式（固定 vs 随机）

这些思路常被写成开源或自研库构建 CC 检测规则。 (CSDN博客)

🧠 注意点：开源 Fingerprint 系统 vs 工业级指纹

📌 总结

✅ 可以利用开源库做服务端识别 / 指纹分析

• BotD：开源浏览器指纹 + bot 检测库（MIT）(GitHub)
• AntiBotDetector：用于检测反爬/防护链路（辅助）(Reddit)

⚠️ 这些库大多：

• 不是一条龙的 CC 防护平台
• 更像采集与判别基础组件
• 需要结合策略、阈值、行为模型、分数机制构成整体防护系