Pouvons-nous reconnaître les utilisateurs sans cookies ni stockage local ?

Reconnaissance des utilisateurs sans cookies ni stockage local

Introduction

Cet article explore la possibilité de détecter le même utilisateur sans utiliser de cookies ou de stockage local, en tenant compte des limitations suivantes :

• Les cookies peuvent être supprimés.
• Les adresses IP peuvent changer.
• Les navigateurs peuvent changer .
• Le cache du navigateur peut être supprimé.

Défis

L'identification unique d'un utilisateur sans identifiant implique la mise en correspondance de données aléatoires provenant de l'appareil de l'utilisateur. Cependant, ces données peuvent être peu fiables et sujettes à changement.

Méthodes de collecte de données

Pour créer un profil de données pour la reconnaissance des utilisateurs, tenez compte des éléments suivants :

• Adresse IP (réelle et proxy)
• Cookies HTTP, de session et tiers
• Cookies Flash
• Bogues Web (PDF, Flash, Java)
• Navigateurs (suivi des clics, empreintes digitales)
• HTML5 et JavaScript (stockage local, géolocalisation, etc.)

Analyse et identification des données

• Logique floue/réseaux de neurones : Former un système pour reconnaître les utilisateurs en fonction de combinaisons de données.
• Analyse probabiliste : Calculez la probabilité qu'un profil de données spécifique appartienne à un utilisateur connu.
• Algorithme de notation : Attribuez des points pour les correspondances exactes de données et déduisez des points pour les incohérences.

Preuve de concept

Un modèle d'ARN basé sur Perceptron peut être utilisé pour classer et identifier les utilisateurs en fonction de profils de données.

Considérations supplémentaires

• Stockez toutes les informations possibles sur chaque utilisateur (IP, cookies, etc.).
• Utilisez des pondérations d'importance pour résoudre les conflits entre les points de données.
• Générez des valeurs et des étiquettes d'ARN. à partir des données collectées.
• Entraînez le Perceptron à classer les utilisateurs inconnus en fonction des modèles d'utilisateurs connus.

Exemple de sortie

L'implémentation du code peut générer un résultat indiquant les correspondances possibles pour un utilisateur inconnu, classées par score et différence.

Conclusion

L'identification des utilisateurs sans cookies ni stockage local nécessite une approche globale impliquant la collecte de données , analyse et méthodes probabilistes. Les réseaux de neurones artificiels et les algorithmes de notation offrent des solutions prometteuses pour cette tâche difficile.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!