Cookie やローカル ストレージを使用しないユーザー認識
はじめに
オンラインでユーザーを識別することは、特に Cookie やローカル ストレージに依存しない場合、困難になる場合があります。この問題に対処するための潜在的なアプローチを以下に示します。
データ プロファイルの構築
一意の識別子がなければ、ユーザーを一意に特徴付ける「データ プロファイル」を作成する必要があります。このプロファイルは、次のデータ ポイントを収集することで構築できます:
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ネットワーク: IP アドレス、プロキシ IP アドレス、ユーザー エージェント、ブラウザー フィンガープリント
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インタラクション: クリック追跡、保存された画像、URL パターン、システム フォント
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デバイス: アーキテクチャ、OS 言語、解像度、ハードウェア情報
データ分析手法
データ プロファイルが確立されると、さまざまな分析手法を使用してユーザーを識別できます。
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ファジー ロジック: 人間の推論をモデル化して、ユーザーの確率を決定します。
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人工ニューラル ネットワーク (ANN): 数学的モデルを使用して、データ内のパターンを学習および認識します。
精度を高めるために、ベイジアン推論複数の分析の結果を組み合わせるために使用できます。
実際的な考慮事項
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プライバシー: ユーザー データの安全な保管と処理は不可欠です。
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ブラウザ間の互換性: このソリューションはさまざまなブラウザ間で動作する必要があります。
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スケーラビリティ: 大量のデータの処理は困難な場合があります。
代替アプローチ
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デバイス フィンガープリンティング: ハードウェア ベースの情報を使用して、複数のセッションを単一のデバイスに関連付けます。
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Flash Cookie (LSO) ): 永続的で削除が難しいため、長期追跡の可能性があります。
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HTML5 ローカル ストレージと地理位置情報: 単一のブラウザ セッション内でより詳細な識別が可能になります。
結論
Cookie やローカル ストレージを持たないユーザーを識別するのは複雑な課題です。複数のデータ ソースを組み合わせ、高度なデータ分析技術を使用し、実用的な影響を考慮することで、ユーザー認識の精度を向上させる堅牢なソリューションを開発することができます。
以上がCookie やローカル ストレージを使用せずにオンラインでユーザーを識別するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。