Cookie やローカル ストレージなしでユーザーを認識できますか?

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

この記事では、次の可能性を検討します。次の制限を考慮して、Cookie やローカル ストレージを使用せずに同じユーザーを検出します:

• Cookie は削除できます。
• IP アドレスは変更できます。
• ブラウザは変更できます。 .
• ブラウザのキャッシュが削除される可能性があります。

課題

識別子を使用せずにユーザーを一意に識別するには、ユーザーのデバイスからのランダム データを照合する必要があります。ただし、このデータは信頼性が低く、変更される可能性があります。

データ収集の方法

ユーザー認識用のデータ プロファイルを作成するには、次の要素を考慮してください。

• IP アドレス (リアルおよびプロキシ)
• HTTP、セッション、およびサードパーティ Cookie
• Flash Cookie
• Web バグ (PDF、Flash、 Java)
• ブラウザ (クリック追跡、フィンガープリント)
• HTML5 および JavaScript (ローカル ストレージ、位置情報など)

データ分析と識別

• ファジー ロジック/ニューラル ネットワーク: データの組み合わせに基づいてユーザーを認識するようにシステムをトレーニングします。
• 確率分析:特定のデータ プロファイルが既知のユーザーに属する確率を計算します。
• スコアリング アルゴリズム: データが完全に一致するとポイントが付与され、不一致の場合は減点されます。

概念実証

パーセプトロンベースの RNA モデルを使用して、データ プロファイルに基づいてユーザーを分類および識別できます。

その他の考慮事項

• 各ユーザーに関するすべての可能な情報 (IP、Cookie など) を保存します。
• 重要度の重みを使用して、データ ポイント間の競合を解決します。
• RNA 値とラベルを生成します収集されたデータから。
• 既知のユーザーのパターンに基づいて未知のユーザーを分類するようにパーセプトロンをトレーニングします。

サンプル出力

コードの実装不明なユーザーとの一致の可能性を示す出力を生成でき、スコアと差によってランク付けされます。

結論

Cookie やローカル ストレージを使用せずにユーザーを識別するには、データ収集を含む包括的なアプローチが必要です。 、分析、確率的手法。人工ニューラル ネットワークとスコアリング アルゴリズムは、この困難なタスクに対して有望なソリューションを提供します。

以上がCookie やローカル ストレージなしでユーザーを認識できますか?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。