Cookie やローカル ストレージに依存せずにユーザーを識別するにはどうすればよいでしょうか?

Cookie やローカル ストレージを使用しないユーザー認識

はじめに:

Cookie やローカル ストレージを使用しないユーザーの検出は複雑なタスクですこれらの識別子の一時的な性質のため。ただし、この課題に取り組むために採用できるさまざまな手法や戦略があります。

データ プロファイルの生成:

最初のステップは、次のような包括的なデータ プロファイルを収集することです。各ユーザー。このプロファイルには、次のデータ ポイントの組み合わせが含まれている必要があります:

• IP アドレス: 実際の IP アドレスとプロキシ IP アドレスの両方
• ブラウザ フィンガープリント: ブラウザと OS 設定の独自の組み合わせ
• インストールされているプラ​​グイン: ユーザーのブラウザにインストールされているプラ​​グイン
• フォント フィンガープリント: システム フォントの独特の特性
• 地理位置情報: ユーザーの推定位置
• 暗号化された URL 履歴: ユーザーが訪問した匿名化された URL
• セッション Cookie: 特定のブラウザ セッションに関連付けられた有効期間の短い Cookie
• HTML5 ローカル ストレージ: ブラウザにローカルに保存されたデータ
• デバイス情報: デバイスの種類、オペレーティング システム、および画面解像度

確率的または AI ベースの検出:

詳細なデータ プロファイルが確立されると、さまざまな手法が使用されます。確率的または人工知能を使用してユーザーを識別するために適用できます:

1.確率スコア:

プロファイル内の各データ ポイントには、重みと重要度のスコアが割り当てられます。新しいユーザーに遭遇すると、そのデータ ポイントが既知のユーザーのプロファイルと比較されます。スコアは、一致するポイントの数と重みに基づいて計算されます。最も高いスコアを持つユーザーが、最も一致する可能性が高いと見なされます。

2.人工ニューラル ネットワーク (ANN):

ANN は、既知のユーザー プロファイルのデータセットを使用してトレーニングできる機械学習モデルです。トレーニングが完了すると、ANN はデータ プロファイルに基づいて新しいユーザーを分類し、一致する可能性のあるリストを生成できます。

3.ファジー ロジック:

ファジー ロジックは、不確実で不正確な情報を扱います。これを使用して、複数のデータ ポイントとそれに関連付けられた重みを組み合わせて、一致の確率を決定できます。

4.ベイズ推論:

ベイズ推論は、事前の知識と新しいデータを組み合わせて確率を更新する統計手法です。これは、新しいユーザーが既知のユーザーであるか、新しいユーザーである可能性を推定するために使用できます。

制限事項と考慮事項:

• プライバシーの懸念: このような広範なデータを収集すると、プライバシーの懸念が生じます。ユーザーはデータの収集と使用について通知され、同意する必要があります。
• 精度: ユーザー検出の精度は、データ プロファイルの完全性と正確性、および検出の効率によって決まります。アルゴリズム。
• デバイスの変更: ユーザーのデバイスまたはネットワークが変更されると、データ プロファイルが変更され、ユーザー検出の精度に影響を与える可能性があります。
• ブラウザ拡張機能と広告ブロッカー: ユーザーは、データ収集を妨げる可能性のあるブラウザ拡張機能または広告ブロッカーを使用する可能性があります。

結論:

なしでのユーザー認識Cookie やローカル ストレージの使用は、包括的なデータ プロファイルと高度な検出技術を必要とする困難なタスクです。確率、AI、およびファジー ロジックのアプローチを組み合わせることで、さまざまな精度で確率的な一致を開発することが可能になります。ただし、このようなソリューションを倫理的かつ効果的に実装するには、プライバシーの問題とユーザー データの動的な性質を慎重に検討し、対処する必要があります。

以上がCookie やローカル ストレージに依存せずにユーザーを識別するにはどうすればよいでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。