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Comment obtenir la reconnaissance des utilisateurs sans cookies ni stockage local ?

Susan Sarandon
Susan Sarandonoriginal
2024-11-05 13:11:02256parcourir

How Can User Recognition Be Achieved Without Cookies or Local Storage?

Reconnaissance des utilisateurs sans cookies ni stockage local

Introduction :

Reconnaître les utilisateurs sans cookies ou le stockage local présente un défi, en particulier lorsqu'il s'agit de distinguer différents utilisateurs sur le même appareil. Cet article explorera les approches et techniques possibles pour résoudre ce problème.

Techniques à prendre en compte :

  • Adresse IP et empreintes digitales du navigateur : Les adresses IP et les empreintes digitales du navigateur fournissent des identifiants uniques ou quasi-uniques pour les appareils. Cependant, les adresses IP peuvent changer au fil du temps et les techniques d'empreinte digitale du navigateur peuvent être contournées ou bloquées par les utilisateurs.
  • Empreinte digitale de l'appareil : Cela implique la collecte d'une combinaison d'attributs spécifiques à l'appareil, tels que le fonctionnement système, résolution d’écran, fuseau horaire et plugins installés. Bien que plus robuste que l'adresse IP, l'empreinte digitale de l'appareil n'est toujours pas infaillible et peut être sujette à l'usurpation d'identité ou à l'évasion.
  • Profilage probabiliste : Cette approche implique la collecte d'un large éventail de points de données sur le comportement des utilisateurs. et les préférences, telles que les pages vues, les modèles de clics et l'historique de recherche. En créant un profil basé sur ces points de données, il est possible d'identifier les utilisateurs avec un degré de certitude probabiliste.
  • Biométrie comportementale : La biométrie comportementale analyse les interactions des utilisateurs pour identifier des modèles permettant de distinguer différents utilisateurs. . Par exemple, les modèles de frappe, les mouvements de la souris et le comportement de défilement peuvent être utilisés pour créer des signatures uniques pour des utilisateurs individuels.
  • Réseaux de neurones artificiels (ANN) : Les ANN peuvent être formés sur des profils probabilistes pour apprendre les relations complexes entre les points de données et l’identité de l’utilisateur. Ils peuvent atteindre une précision de reconnaissance élevée, mais nécessitent une formation approfondie et peuvent nécessiter beaucoup de calculs.

Considérations :

  • Préoccupations en matière de confidentialité : Il est essentiel de considérer les implications de l'utilisation de telles techniques sur la vie privée. Il est crucial d'informer clairement les utilisateurs sur la collecte de données et de proposer des options de désinscription.
  • Compatibilité entre navigateurs : Les techniques telles que la prise d'empreintes digitales des appareils et le profilage probabiliste doivent être conçues pour fonctionner de manière cohérente sur différents navigateurs.
  • Évasion et usurpation d'identité : Les utilisateurs peuvent, intentionnellement ou non, échapper ou usurper les techniques de reconnaissance. Il est important de mettre en place des mécanismes pour atténuer de telles tentatives.

Conclusion :

La reconnaissance des utilisateurs sans cookies ni stockage local est une tâche complexe qui nécessite une combinaison d'approches probabilistes et techniques. En examinant attentivement des facteurs tels que la confidentialité, la compatibilité entre navigateurs et les risques d'évasion, il est possible de développer des solutions efficaces offrant un niveau raisonnable de reconnaissance des utilisateurs.

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