Benutzererkennung ohne Cookies oder lokale Speicherung
Einführung
Benutzer online zu identifizieren kann eine Herausforderung sein, insbesondere ohne auf Cookies oder lokale Speicherung angewiesen zu sein. Hier ist eine Untersuchung möglicher Ansätze zur Lösung dieses Problems:
Erstellen eines Datenprofils
Ohne eindeutige Identifikatoren müssen wir ein „Datenprofil“ erstellen, das einen Benutzer eindeutig charakterisiert. Dieses Profil kann durch Sammeln der folgenden Datenpunkte erstellt werden:
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Netzwerk: IP-Adresse, Proxy-IP-Adresse, Benutzeragent, Browser-Fingerprinting
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Interaktion:Klickverfolgung, gespeicherte Bilder, URL-Muster, Systemschriftarten
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Gerät: Architektur, Betriebssystemsprache, Auflösung, Hardwareinformationen
Datenanalysetechniken
Sobald das Datenprofil erstellt ist, können verschiedene Analysetechniken zur Identifizierung von Benutzern eingesetzt werden.
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Fuzzy-Logik: Modelliert menschliches Denken, um die Wahrscheinlichkeit eines zu bestimmen Übereinstimmung.
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Künstliches neuronales Netzwerk (ANN):Verwendet ein mathematisches Modell, um Muster in den Daten zu lernen und zu erkennen.
Um die Genauigkeit zu verbessern, kann die Bayes'sche Inferenz kann verwendet werden, um die Ergebnisse mehrerer Analysen zu kombinieren.
Praktisch Überlegungen
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Datenschutz:Eine sichere Speicherung und Handhabung von Benutzerdaten ist unerlässlich.
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Browserübergreifende Kompatibilität: Die Lösung sollte auf allen Plattformen funktionieren verschiedene Browser.
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Skalierbarkeit: Der Umgang mit großen Datenmengen kann Seien Sie herausfordernd.
Alternative Ansätze
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Geräte-Fingerprinting: Verwendet hardwarebasierte Informationen, um mehrere Sitzungen einem einzelnen Gerät zuzuordnen.
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Flash-Cookies (LSOs): Können dauerhaft und schwer zu löschen sein und bieten Potenzial für eine langfristige Nutzung Tracking.
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Lokale HTML5-Speicherung und Geolokalisierung:Ermöglichen eine detailliertere Identifizierung innerhalb einer einzigen Browsersitzung.
Fazit
Identifizierung von Benutzern ohne Cookies oder lokale Speicherung ist eine komplexe Herausforderung. Durch die Kombination mehrerer Datenquellen, den Einsatz fortschrittlicher Datenanalysetechniken und die Berücksichtigung praktischer Implikationen ist es möglich, robuste Lösungen zu entwickeln, die die Genauigkeit der Benutzererkennung verbessern.
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