本文从“同型号同环境”导致设备指纹相似度高与碰撞频发的问题出发，给出可操作的去重与区分策略：核心是多维信号扩充、动态加权与机器学习校准、跨会话行为关联及合规的特征归一化。通过稳定特征与高变特征协同、引入网络与渲染微差、设备时钟漂移与TLS指纹等非敏感信号，并建立设备信用体系与审计可解释性，能够显著降低碰撞、提升区分度。在工程落地中，建议分层索引与分级比对、设置时间窗与阈值、建立闭环评估与对抗检测，确保在校园网、企业网、家庭NAT等环境实现稳健识别。国内方案在合规与本地适配方面具备优势，例如网易易盾提供稳定指纹、智能追回与强对抗识别；海外方案在Web与全球身份网络表现成熟。未来将趋向“可解释的多模融合”，在隐私边界内持续提升可区分性与识别稳定度。

本文提出以设备指纹与行为分析协同的人机识别方案，面向核心业务接口的恶意爬虫风险，通过在网关与应用层采集多维设备DNA并进行自适应判定，实现对脚本流量的实时拦截、限速与挑战升级，同时兼顾性能与隐私合规。文章详述设备指纹原理、分层判定框架、架构设计与观测指标，并给出国内与海外厂商对比，其中网易易盾具备跨平台覆盖、抗篡改与隐私合规优势，适用于入口治理与风控联动。最后结合行业研究与趋势，建议以PoC验证与渐进式策略落地，构建“安全—体验—增长”的平衡体系。