Wie können wir Benutzer identifizieren, ohne auf Cookies oder lokale Speicherung angewiesen zu sein?

Benutzererkennung ohne Cookies oder lokale Speicherung

Einführung:

Benutzer ohne Cookies oder lokale Speicherung zu erkennen ist eine komplexe Aufgabe aufgrund der kurzlebigen Natur dieser Identifikatoren. Es gibt jedoch verschiedene Techniken und Strategien, die zur Bewältigung dieser Herausforderung eingesetzt werden können.

Erstellung von Datenprofilen:

Der erste Schritt besteht darin, ein umfassendes Datenprofil für zu erstellen Jeder Benutzer. Dieses Profil sollte eine Kombination der folgenden Datenpunkte enthalten:

• IP-Adresse:Sowohl echte als auch Proxy-IP-Adressen
• Browser-Fingerabdruck: Einzigartige Kombination aus Browser- und Betriebssystemeinstellungen
• Installierte Plugins:Plugins, die beim Benutzer installiert sind Browser
• Font-Fingerabdrücke: Besondere Merkmale von Systemschriftarten
• Geolocation: Geschätzter Standort des Benutzers
• Verschlüsselter URL-Verlauf : Anonymisierte URLs, die von besucht werden Benutzer
• Sitzungscookies: Kurzlebige Cookies, die an eine bestimmte Browsersitzung gebunden sind
• HTML5 Local Storage: Lokal im Browser gespeicherte Daten
• Geräteinformationen: Gerätetyp, Betriebssystem und Bildschirm Auflösung

Probabilistische oder KI-basierte Erkennung:

Sobald ein detailliertes Datenprofil erstellt wurde, können verschiedene Techniken angewendet werden, um Benutzer probabilistisch oder künstlich zu identifizieren Intelligenz:

1. Wahrscheinlichkeitsbewertung:

Jedem Datenpunkt im Profil wird eine Gewichtungs- und Wichtigkeitsbewertung zugewiesen. Wenn ein neuer Benutzer gefunden wird, werden seine Datenpunkte mit den Profilen bekannter Benutzer verglichen. Eine Punktzahl wird basierend auf der Anzahl und dem Gewicht der übereinstimmenden Punkte berechnet. Der Benutzer mit der höchsten Punktzahl gilt als die wahrscheinlichste Übereinstimmung.

2. Künstliches neuronales Netzwerk (KNN):

Ein KNN ist ein maschinelles Lernmodell, das anhand eines Datensatzes bekannter Benutzerprofile trainiert werden kann. Nach dem Training kann das ANN neue Benutzer anhand ihrer Datenprofile klassifizieren und eine Liste möglicher Übereinstimmungen erstellen.

3. Fuzzy-Logik:

Fuzzy-Logik befasst sich mit unsicheren und ungenauen Informationen. Es kann verwendet werden, um mehrere Datenpunkte und ihre zugehörigen Gewichte zu kombinieren, um die Wahrscheinlichkeit einer Übereinstimmung zu bestimmen.

4. Bayesianische Inferenz:

Bayesianische Inferenz ist eine statistische Technik, die Vorwissen mit neuen Daten kombiniert, um Wahrscheinlichkeiten zu aktualisieren. Es kann verwendet werden, um die Wahrscheinlichkeit abzuschätzen, dass ein neuer Benutzer ein bekannter Benutzer oder ein neuer Benutzer ist.

Einschränkungen und Überlegungen:

• Datenschutzbedenken: Das Sammeln solch umfangreicher Daten wirft Datenschutzbedenken auf. Benutzer müssen informiert werden und der Erhebung und Verwendung ihrer Daten zustimmen.
• Genauigkeit: Die Genauigkeit der Benutzererkennung hängt von der Vollständigkeit und Genauigkeit des Datenprofils und der Effizienz der Erkennung ab Algorithmus.
• Geräteänderungen: Änderungen am Gerät oder Netzwerk des Benutzers können zu Änderungen an seinem Datenprofil führen und möglicherweise die Genauigkeit der Benutzererkennung beeinträchtigen.
• Browsererweiterungen und Werbeblocker:Benutzer verwenden möglicherweise Browsererweiterungen oder Werbeblocker, die die Datenerfassung beeinträchtigen können.

Fazit:

Benutzererkennung ohne Cookies oder lokale Speicherung ist eine anspruchsvolle Aufgabe, die ein umfassendes Datenprofil und ausgefeilte Erkennungstechniken erfordert. Durch die Kombination von Wahrscheinlichkeits-, KI- und Fuzzy-Logik-Ansätzen ist es möglich, probabilistische Übereinstimmungen mit unterschiedlichem Genauigkeitsgrad zu entwickeln. Datenschutzbedenken und die dynamische Natur von Benutzerdaten müssen jedoch sorgfältig geprüft und berücksichtigt werden, um solche Lösungen ethisch und effektiv umzusetzen.

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