Können wir Benutzer ohne Cookies oder lokale Speicherung erkennen?

Benutzererkennung ohne Cookies oder lokale Speicherung

Einführung

Dieser Artikel untersucht die Möglichkeit von Erkennung desselben Benutzers ohne Verwendung von Cookies oder lokaler Speicherung unter Berücksichtigung der folgenden Einschränkungen:

• Cookies können gelöscht werden.
• IP-Adressen können sich ändern.
• Browser können sich ändern .
• Der Browser-Cache kann gelöscht werden.

Herausforderungen

Die eindeutige Identifizierung eines Benutzers ohne Kennungen erfordert den Abgleich zufälliger Daten vom Gerät des Benutzers. Diese Daten können jedoch unzuverlässig sein und sich ändern.

Methoden zur Datenerfassung

Um ein Datenprofil zur Benutzererkennung zu erstellen, berücksichtigen Sie die folgenden Elemente:

• IP-Adresse (real und Proxy)
• HTTP-, Sitzungs- und Drittanbieter-Cookies
• Flash-Cookies
• Web-Bugs (PDF, Flash, Java)
• Browser (Klickverfolgung, Fingerabdruck)
• HTML5 und JavaScript (lokale Speicherung, Geolokalisierung usw.)

Datenanalyse und -identifizierung

• Fuzzy-Logik/Neuronale Netze: Trainieren Sie ein System, um Benutzer anhand von Datenkombinationen zu erkennen.
• Probabilistische Analyse: Berechnen Sie die Wahrscheinlichkeit, dass ein bestimmtes Datenprofil zu einem bekannten Benutzer gehört.
• Bewertungsalgorithmus: Vergeben Sie Punkte für genaue Datenübereinstimmungen und ziehen Sie Punkte für Nichtübereinstimmungen ab.

Proof of Concept

Ein Perceptron-basiertes RNA-Modell kann verwendet werden, um Benutzer anhand von Datenprofilen zu klassifizieren und zu identifizieren.

Zusätzliche Überlegungen

• Speichern Sie alle möglichen Informationen über jeden Benutzer (IP, Cookies usw.).
• Verwenden Sie Wichtigkeitsgewichtungen, um Konflikte zwischen Datenpunkten zu lösen.
• Generieren Sie RNA-Werte und Beschriftungen aus gesammelten Daten.
• Trainieren Sie das Perceptron, um unbekannte Benutzer anhand der Muster bekannter Benutzer zu klassifizieren.

Beispielausgabe

Die Code-Implementierung kann eine Ausgabe generieren, die mögliche Übereinstimmungen für einen unbekannten Benutzer anzeigt, sortiert nach Punktzahl und Differenz.

Fazit

Die Identifizierung von Benutzern ohne Cookies oder lokale Speicherung erfordert einen umfassenden Ansatz mit Datenerfassung , Analyse und probabilistische Methoden. Künstliche neuronale Netze und Bewertungsalgorithmen bieten vielversprechende Lösungen für diese anspruchsvolle Aufgabe.

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