Selenium 绕过 Cloudflare 反爬检测

在数据采集与自动化测试领域，Cloudflare 是开发者绕不开的反爬屏障，其 2026 年的防护体系已从单一的 IP 拦截、验证码验证，升级为融合 AI 行为分析、多维度指纹识别、实时信任评分的动态防御系统。原生 Selenium 因存在明显的自动化特征，极易被 Cloudflare 识别并拦截，而通过针对性的环境配置、工具优化与行为模拟，能够有效绕过其检测机制。本文将从 Cloudflare 检测原理出发，分享 2026 年实战验证的 Selenium 绕过方案，涵盖核心工具使用、指纹伪装、行为优化等关键要点，兼顾实用性与可操作性。

一、先搞懂：Cloudflare 如何识别 Selenium 自动化

Cloudflare 对 Selenium 的检测并非依靠单一指标，而是通过多维度信号构建客户端信任评分，评分低于阈值则会触发 JS 挑战、Turnstile 验证码甚至直接 403 拦截。其核心检测维度主要集中在以下 4 点，也是我们后续绕过的关键突破点：

浏览器指纹异常 ：原生 Selenium 的 Canvas、WebGL、AudioContext 指纹具有规律性，与真实浏览器存在明显差异；同时navigator.webdriver属性会直接暴露自动化身份。
请求特征暴露：默认请求头不完整、User-Agent 固定、TLS 握手参数与真实浏览器不一致，HTTP/2 帧序列缺乏随机性。
行为模式机械化：请求间隔固定、无页面跳转的直接接口访问、鼠标 / 滚动操作无随机波动，与真人的不规则行为形成鲜明对比。
IP 信誉过低：使用数据中心 IP、单一 IP 高频请求、IP 历史存在爬虫行为，会被 Cloudflare 列入低信誉库，直接提升检测等级。

二、核心方案：Selenium 防检测改造与工具选型

原生 Selenium 无法绕过 Cloudflare 的核心原因是自动化特征过于明显，因此最优解是基于 Selenium 进行去特征化改造，或使用封装了防检测能力的衍生工具。以下是 2026 年实战效果最佳的 3 种方案，从易到难排列，适配不同防护等级的站点。

方案 1：undetected-chromedriver------ 零配置快速上手

undetected-chromedriver（简称 uc）是 Selenium 的优化版 Chrome 驱动，也是目前绕过基础 Cloudflare 防护的首选工具 ，其核心是自动给 Chrome 驱动打补丁，隐藏navigator.webdriver属性、修复指纹特征，无需手动配置即可避开大部分基础检测。

安装与基础使用

python

运行

复制代码

# 安装最新版
pip install undetected-chromedriver
# 或从GitHub安装开发版，适配最新Chrome
pip install git+https://github.com/ultrafunkamsterdam/undetected-chromedriver@master

核心代码示例

支持无头模式、自定义浏览器参数，基础使用即可应对 80% 的 Cloudflare 基础防护：

python

运行

复制代码

from undetected_chromedriver import Chrome, ChromeOptions
import time

# 配置浏览器选项
options = ChromeOptions()
# 开启无头模式（可选，部分高防护站点建议关闭）
# options.headless = True
# 禁用图片加载，提升速度
options.add_argument('--blink-settings=imagesEnabled=false')
# 模拟真实浏览器窗口
options.add_argument('--window-size=1920,1080')
# 禁用自动化相关提示
options.add_argument('--disable-blink-features=AutomationControlled')

# 初始化驱动
driver = Chrome(options=options)
# 随机延迟，模拟真人操作
time.sleep(1 + float(f"{random.randint(1, 5)}")/10)
# 访问目标站点
driver.get("https://target-site.com")

# 后续操作：获取页面内容、解析数据等
print(driver.page_source)

# 关闭驱动
driver.quit()

方案 2：SeleniumBase UC 模式 ------ 适配中高防护站点

SeleniumBase 是一个功能强大的 Selenium 封装库，其UC 模式整合了 undetected-chromedriver 的核心能力，并新增了 Turnstile 验证码辅助点击、自动处理 JS 挑战的功能，适配 Cloudflare 中高防护等级的站点。相比纯 uc，SeleniumBase 的行为模拟更贴近真人，支持随机鼠标移动、页面滚动，进一步降低检测概率。

安装与核心代码

python

运行

复制代码

# 安装SeleniumBase
pip install seleniumbase
# 核心代码：启用UC模式
from seleniumbase import SB

with SB(uc=True, headless=False, window_size=(1920, 1080)) as sb:
    # 访问目标站点，自动处理Cloudflare JS挑战
    sb.open("https://target-site.com")
    # 随机滚动页面，模拟真人浏览
    sb.scroll_randomly()
    # 随机延迟
    sb.sleep_random(1, 3)
    # 获取页面内容
    print(sb.get_page_source())

方案 3：原生 Selenium 深度改造 ------ 自定义指纹与请求头

若上述工具无法满足需求，可对原生 Selenium 进行深度去特征化改造，核心是手动隐藏自动化属性、伪造浏览器指纹、完善请求头，适配 Cloudflare 高防护站点。该方案需要一定的开发功底，适合定制化需求。

核心改造点

注入 JS 代码，删除navigator.webdriver属性：

python

运行

复制代码

driver.execute_script("Object.defineProperty(navigator, 'webdriver', {get: () => undefined})")

配置真实且完整的请求头，避免 User-Agent 固定：

python

运行

复制代码

from selenium.webdriver.common.desired_capabilities import DesiredCapabilities

# 定制请求头
caps = DesiredCapabilities.CHROME
caps['goog:chromeOptions'] = {
    'args': ['--window-size=1920,1080'],
    'prefs': {'profile.default_content_settings': {'images': 2}}
}
# 设置真实User-Agent（建议从真人浏览器中复制）
caps['userAgent'] = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36'

禁用 Chrome 的自动化扩展，避免特征暴露：

python

运行

复制代码

options.add_argument('--disable-extensions')
options.add_argument('--disable-plugins-discovery')
options.add_experimental_option('excludeSwitches', ['enable-automation'])
options.add_experimental_option('useAutomationExtension', False)

三、进阶优化：从 "技术伪装" 到 "行为拟真"

2026 年的 Cloudflare 防护体系对行为特征的检测远胜于技术特征，即便完成了 Selenium 的去特征化改造，若行为模式仍呈机械化，依然会被拦截。因此，在技术改造的基础上，需通过以下优化让自动化行为无限贴近真人，提升 Cloudflare 的信任评分。

1. 模拟真人的访问行为

遵循正常访问路径：先访问站点首页，再跳转列表页、详情页，避免直接请求数据接口，同时加载部分静态资源（如 CSS、JS）；
增加随机操作 ：在脚本中加入随机的鼠标移动、点击空白处、页面滚动，使用 Selenium 的ActionChains实现不规则交互；
控制请求节奏 ：避免固定时间间隔，使用random.uniform(a, b)生成随机延迟，且延迟时间控制在 1-5 秒，符合真人浏览习惯。

2. 优化网络环境，提升 IP 信誉

IP 是 Cloudflare 检测的第一道关卡，即便伪装再好，低信誉 IP 也会直接触发高强度检测：

优先使用住宅 IP/ISP 代理：这类 IP 归属真实用户，Cloudflare 信誉评分高，触发验证码的概率比数据中心 IP 低 60% 以上；
实现IP 轮换与会话粘性 ：每 5-10 次请求切换一次 IP，且通过验证获取cf_clearance Cookie 后，后续请求保持同一 IP，避免 IP 突变；
控制单 IP 请求频率：避免短时间内高频请求，单 IP 每分钟请求数控制在 20 次以内。

3. 稳定浏览器指纹，避免频繁变化

Cloudflare 会跟踪指纹的一致性，频繁更换指纹会被判定为高风险行为：

固定核心指纹参数：时区、语言、屏幕分辨率与代理 IP 的地区保持一致，例如海外 IP 设置为 UTC 时区、英文语言；
避免频繁修改 User-Agent：可维护一个真实 User-Agent 列表，每次运行脚本随机选取，而非每次请求都更换。

4. 合理处理验证与错误，避免 "硬顶式重试"

遇到 JS 挑战、验证码时，直接重试会放大异常信号，导致信任评分快速下降：

遇到验证页面时，先暂停脚本，或调用验证码识别 API（如打码平台）处理，而非反复刷新；
遇到 403、超时等错误时，执行退避策略：先切换 IP，再降低请求频率，等待 1-2 分钟后再重新访问。

四、高防护场景：组合拳方案

对于 Cloudflare 开启了 Shield Synapse、Bot Management v4.0 的高防护站点，单一的 Selenium 改造已无法绕过，此时需要采用组合拳方案，结合工具、指纹浏览器、API 服务，实现全方位的伪装与规避：

指纹浏览器 + Selenium：使用比特浏览器等专业指纹工具，为每个爬虫任务创建独立的虚拟环境，底层修改浏览器内核指纹，再结合 undetected-chromedriver 实现自动化，解决 Canvas、WebGL 等深层指纹检测；
借助专业反爬 API：如穿云 API、ZenRows，这类服务封装了成熟的绕过方案，支持自动处理 Cloudflare 验证、伪装指纹与行为，只需调用 API 即可实现数据采集，无需手动配置 Selenium；
底层协议替换：抛弃 WebDriver 协议，使用 Nodriver 通过 Chrome DevTools Protocol（CDP）与浏览器通信，减少自动化特征暴露，适配超高防护站点。

五、注意事项与合规性提醒

及时跟进工具更新：Cloudflare 的防护机制持续升级，undetected-chromedriver、SeleniumBase 等工具也会同步更新补丁，需及时升级工具版本，避免因版本滞后导致绕过失败；
避免过度爬取：即便成功绕过检测，也需控制爬取规模，避免对目标站点的服务器造成压力，否则可能面临站点的人工封禁；
遵守法律法规与站点协议 ：数据采集需遵循《网络安全法》《个人信息保护法》，不得爬取受保护的商业数据、个人信息，同时需查看目标站点的robots.txt协议，避免违规爬取。

六、总结

2026 年 Selenium 绕过 Cloudflare 的核心，已从单纯的技术伪装 转向全方位的行为拟真，不再是单一工具的使用，而是 "工具改造 + 指纹稳定 + 行为模拟 + 网络优化" 的综合方案。对于基础防护站点，使用 undetected-chromedriver 即可快速实现绕过；对于中高防护站点，需结合 SeleniumBase UC 模式与真人行为模拟；对于超高防护站点，则需要指纹浏览器、专业反爬 API 的组合加持。

同时，开发者需明确：Cloudflare 与爬虫的博弈是一个长期过程，不存在一劳永逸的绕过方法，唯有持续关注 Cloudflare 的防护演进，及时调整策略，同时保持爬虫行为的 "温和性"，才能在数据采集与反爬之间找到平衡。