北京
蓝牙耳机总是莫名其妙断连，声音在手机和电脑之间来回“打架”？一位开发者的排查经历，意外揭开了一个藏在电商网站首页的隐秘行为。
开发者 Matt Callaghan 在调试多点连接耳机时发现，音频焦点始终无法从桌面浏览器切换到手机。顺着这条线索追查下去，他注意到阿里全球速卖通（AliExpress）的页面在持续运行一条“无声”的音频流——不播放任何可感知的声音，却牢牢占着音频通道。
对页面脚本进行反混淆处理后，他找到了原因：阿里巴巴的 AWSC 反机器人套件中，嵌入了基于 Web Audio API 的设备指纹识别程序。相关脚本（包括 collina.js 和 fireyejs.js）会构建一个合成的音频处理图，用来捕获依赖硬件的执行特征。
静音音频如何“出卖”你的设备
这套机制的原理并不复杂。脚本会让一个已知波形经过多个数学变换节点，由于不同设备的浮点运算单元（FPU）、指令集（如 AVX 或 ARM NEON）、操作系统混音引擎和厂商驱动存在差异，最终输出的频域数据会呈现细微的数值差别——这些差别足以构成一台设备的独特“指纹”。
关键在于，AliExpress 让这条处理管线经过一个音量设置为零的增益级，同时仍将处理图直接绑定到主要硬件输出端。也就是说，它在平台层启动了一条“未静音”的音频流，只是人耳听不到而已。
这样做有两个直接后果：一是让主机操作系统无法进入空闲状态，二是锁定了蓝牙多点连接的音频路由。这正是开发者耳机断连问题的根源——音频通道被这条隐形流占用了。
浏览器厂商的防御姿态
事件曝光后，注重隐私保护的浏览器厂商各自亮出了应对方案。Brave 公开讨论了这种跟踪技术，并明确表示：“AliExpress 并没有录制用户的声音，而是播放一段静音音频，再测量用户的特定设备如何处理这段音频，从而识别用户的设备指纹。”
Brave 的缓解手段是“扰动（farbling）”——在音频渲染缓冲区中动态注入确定性的伪随机噪声，让提取出的频率数据在不同浏览器会话之间发生无法预测的变化，同时不影响正常发声的 Web 应用。
Firefox 则走了另一条路：在高级反指纹识别配置（privacy.resistFingerprinting）下采用数学分桶和规范化处理，把音频处理结果限制在标准化的精度区间内，从根源上消除浮点运算单元层面的差异。
权限缺口：无需询问，也无提示
这起事件暴露了现代 W3C 规范中一个长期存在的结构性漏洞。不同于 getUserMedia 或地理位置 API 这类敏感的浏览器接口，初始化 AudioContext 并渲染音频合成图，完全不需要经过任何明确的权限提示。
更隐蔽的是，当活动音频图以零振幅输出采样数据时，浏览器连地址栏的扬声器图标都不会亮起。用户对此毫无感知，既不知道有音频流在运行，也不知道自己的设备正在被“测量”。
反欺诈与隐私的边界问题
从企业安全工程的角度看，电商平台部署客户端风险评分脚本有其合理性——防范账户接管、优惠券滥用和自动化凭据填充攻击，都是真实存在的业务风险。
但问题在于，当反欺诈遥测缺少正式的能力控制或标准化隔离机制时，被动式反机器人防御就可能越界：干扰物理设备的状态，损害用户对基本隐私保护的合理预期。这次事件中，用户的蓝牙耳机成了“受害者”，下次会是什么？
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