Comment pouvons-nous identifier les utilisateurs sans recourir aux cookies ou au stockage local ?

Reconnaissance des utilisateurs sans cookies ni stockage local

Introduction :

La détection des utilisateurs sans cookies ni stockage local est une tâche complexe en raison du caractère éphémère de ces identifiants. Cependant, diverses techniques et stratégies peuvent être utilisées pour relever ce défi.

Génération de profils de données :

La première étape consiste à rassembler un profil de données complet pour chaque utilisateur. Ce profil doit inclure une combinaison des points de données suivants :

• Adresse IP : Adresses IP réelles et proxy
• Empreinte digitale du navigateur : Combinaison unique de paramètres de navigateur et de système d'exploitation
• Plugins installés :Plugins installés dans le navigateur de l'utilisateur
• Empreintes digitales des polices :Caractéristiques distinctives des polices système
• Géolocalisation : Localisation estimée de l'utilisateur
• URL cryptée Historique : URL anonymisées visitées par le utilisateur
• Cookies de session : Cookies de courte durée liés à une session de navigateur spécifique
• Stockage local HTML5 : Données stockées localement dans le navigateur
• Informations sur l'appareil : Type d'appareil, système d'exploitation et écran résolution

Détection probabiliste ou basée sur l'IA :

Une fois qu'un profil de données détaillé a été établi, diverses techniques peuvent être appliquées pour identifier les utilisateurs de manière probabiliste ou en utilisant des renseignement :

1. Score de probabilité :

Chaque point de données du profil se voit attribuer un score de poids et d'importance. Lorsqu'un nouvel utilisateur est rencontré, ses points de données sont comparés aux profils des utilisateurs connus. Un score est calculé en fonction du nombre et du poids des points correspondants. L'utilisateur avec le score le plus élevé est considéré comme la correspondance la plus probable.

2. Réseau de neurones artificiels (ANN) :

Un ANN est un modèle d'apprentissage automatique qui peut être entraîné à l'aide d'un ensemble de données de profils d'utilisateurs connus. Une fois formé, l'ANN peut classer les nouveaux utilisateurs en fonction de leurs profils de données et générer une liste de correspondances possibles.

3. Logique floue :

La logique floue traite des informations incertaines et imprécises. Il peut être utilisé pour combiner plusieurs points de données et leurs poids associés pour déterminer la probabilité d'une correspondance.

4. Inférence bayésienne :

L'inférence bayésienne est une technique statistique qui combine des connaissances antérieures avec de nouvelles données pour mettre à jour les probabilités. Il peut être utilisé pour estimer la probabilité qu'un nouvel utilisateur soit un utilisateur connu ou un nouvel utilisateur.

Limitations et considérations :

• Problèmes de confidentialité : La collecte de données aussi volumineuses soulève des problèmes de confidentialité. Les utilisateurs doivent être informés et consentir à la collecte et à l'utilisation de leurs données.
• Précision : L'exactitude de la détection des utilisateurs dépend de l'exhaustivité et de l'exactitude du profil de données et de l'efficacité de la détection. algorithme.
• Modifications de l'appareil : Les modifications apportées à l'appareil ou au réseau de l'utilisateur peuvent entraîner des modifications de son profil de données, affectant potentiellement la précision de la détection de l'utilisateur.
• Extensions de navigateur et bloqueurs de publicité : Les utilisateurs peuvent utiliser des extensions de navigateur ou des bloqueurs de publicité qui peuvent interférer avec la collecte de données.

Conclusion :

Reconnaissance de l'utilisateur sans les cookies ou le stockage local sont une tâche difficile qui nécessite un profil de données complet et des techniques de détection sophistiquées. En combinant des approches probabilistes, IA et logique floue, il est possible de développer des correspondances probabilistes avec différents degrés de précision. Cependant, les problèmes de confidentialité et la nature dynamique des données des utilisateurs doivent être soigneusement pris en compte et traités pour mettre en œuvre de telles solutions de manière éthique et efficace.

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