Bagaimanakah kami boleh mengenal pasti pengguna tanpa bergantung pada kuki atau storan setempat?

Pengiktirafan Pengguna Tanpa Kuki atau Storan Setempat

Pengenalan:

Mengesan pengguna tanpa kuki atau storan setempat adalah tugas yang kompleks disebabkan oleh sifat sementara pengecam ini. Walau bagaimanapun, terdapat pelbagai teknik dan strategi yang boleh digunakan untuk menghadapi cabaran ini.

Penjanaan Profil Data:

Langkah pertama ialah mengumpulkan profil data yang komprehensif untuk setiap pengguna. Profil ini harus mengandungi gabungan titik data berikut:

• Alamat IP: Kedua-dua alamat IP sebenar dan proksi
• Cap Jari Penyemak Imbas: Gabungan unik penyemak imbas dan tetapan OS
• Pemalam Dipasang: Pemalam dipasang dalam penyemak imbas pengguna
• Cap Jari Fon: Ciri-ciri tersendiri fon sistem
• Geolokasi: Anggaran lokasi pengguna
• Sejarah URL Disulitkan: URL Tanpa Nama yang dilawati oleh pengguna
• Kuki Sesi: Kuki jangka pendek yang terikat pada sesi penyemak imbas tertentu
• Storan Setempat HTML5: Data disimpan secara setempat dalam penyemak imbas
• Maklumat Peranti: Jenis peranti, sistem pengendalian dan skrin resolusi

Kebarangkalian atau Pengesanan Berasaskan AI:

Setelah profil data terperinci telah diwujudkan, pelbagai teknik boleh digunakan untuk mengenal pasti pengguna secara probabilistik atau menggunakan tiruan kecerdasan:

1. Pemarkahan Kebarangkalian:

Setiap titik data dalam profil diberikan skor berat dan kepentingan. Apabila pengguna baharu ditemui, titik data mereka dibandingkan dengan profil pengguna yang dikenali. Skor dikira berdasarkan bilangan dan berat mata padanan. Pengguna dengan markah tertinggi dianggap sebagai perlawanan yang paling berkemungkinan besar.

2. Rangkaian Neural Buatan (ANN):

ANN ialah model pembelajaran mesin yang boleh dilatih menggunakan set data profil pengguna yang diketahui. Setelah dilatih, ANN boleh mengklasifikasikan pengguna baharu berdasarkan profil data mereka dan menjana senarai kemungkinan padanan.

3. Logik Kabur:

Logik kabur memperkatakan maklumat yang tidak pasti dan tidak tepat. Ia boleh digunakan untuk menggabungkan berbilang titik data dan pemberat yang berkaitan untuk menentukan kebarangkalian padanan.

4. Inferens Bayesian:

Inferens Bayesian ialah teknik statistik yang menggabungkan pengetahuan sedia ada dengan data baharu untuk mengemas kini kebarangkalian. Ia boleh digunakan untuk menganggarkan kemungkinan bahawa pengguna baharu ialah pengguna dikenali atau pengguna baharu.

Batasan dan Pertimbangan:

• Kebimbangan Privasi: Pengumpulan data yang begitu meluas menimbulkan kebimbangan privasi. Pengguna mesti dimaklumkan dan bersetuju dengan pengumpulan dan penggunaan data mereka.
• Ketepatan: Ketepatan pengesanan pengguna bergantung pada kesempurnaan dan ketepatan profil data serta kecekapan pengesanan algoritma.
• Perubahan Peranti: Perubahan dalam peranti atau rangkaian pengguna boleh mengakibatkan perubahan pada profil data mereka, yang berpotensi menjejaskan ketepatan pengesanan pengguna.
• Sambungan Penyemak Imbas dan Penyekat Iklan: Pengguna boleh menggunakan sambungan penyemak imbas atau penyekat iklan yang boleh mengganggu pengumpulan data.

Kesimpulan:

Pengiktirafan pengguna tanpa kuki atau storan tempatan ialah tugas mencabar yang memerlukan profil data yang komprehensif dan teknik pengesanan yang canggih. Dengan menggabungkan pendekatan kebarangkalian, AI dan logik kabur, adalah mungkin untuk membangunkan padanan kebarangkalian dengan tahap ketepatan yang berbeza-beza. Walau bagaimanapun, kebimbangan privasi dan sifat dinamik data pengguna mesti dipertimbangkan dan ditangani dengan teliti untuk melaksanakan penyelesaian sedemikian secara beretika dan berkesan.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah kami boleh mengenal pasti pengguna tanpa bergantung pada kuki atau storan setempat?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!