쿠키나 로컬 저장소에 의존하지 않고 어떻게 사용자를 식별할 수 있습니까?

쿠키나 로컬 저장소 없이 사용자 인식

소개:

쿠키나 로컬 저장소 없이 사용자를 감지하는 것은 복잡한 작업입니다. 이러한 식별자의 임시 특성으로 인해. 그러나 이 문제에 접근하기 위해 사용할 수 있는 다양한 기술과 전략이 있습니다.

데이터 프로필 생성:

첫 번째 단계는 다음에 대한 포괄적인 데이터 프로필을 수집하는 것입니다. 각 사용자. 이 프로필에는 다음 데이터 요소의 조합이 포함되어야 합니다.

• IP 주소: 실제 IP 주소와 프록시 IP 주소 모두
• 브라우저 지문: 브라우저와 OS 설정의 고유한 조합
• 설치된 플러그인: 사용자 브라우저에 설치된 플러그인
• 글꼴 지문: 시스템 글꼴의 특징
• 지리적 위치: 사용자의 예상 위치
• 암호화된 URL 기록: 사용자가 방문한 익명 처리된 URL
• 세션 쿠키: 특정 브라우저 세션과 연결된 단기 쿠키
• HTML5 로컬 저장소: 브라우저에 로컬로 저장된 데이터
• 기기 정보: 장치 유형, 운영 체제 및 화면 해상도

확률적 또는 AI 기반 탐지:

상세한 데이터 프로필이 설정되면 다양한 기술이 확률적으로 또는 인공 지능을 사용하여 사용자를 식별하는 데 적용할 수 있습니다.

1. 확률 점수:

프로필의 각 데이터 포인트에는 가중치와 중요도 점수가 할당됩니다. 새로운 사용자를 만나면 해당 데이터 포인트가 알려진 사용자의 프로필과 비교됩니다. 매칭 포인트의 수와 가중치를 기준으로 점수가 계산됩니다. 가장 높은 점수를 받은 사용자가 일치 가능성이 가장 높은 사용자로 간주됩니다.

2. 인공 신경망(ANN):

ANN은 알려진 사용자 프로필의 데이터 세트를 사용하여 훈련할 수 있는 기계 학습 모델입니다. 일단 훈련되면 ANN은 데이터 프로필을 기반으로 새로운 사용자를 분류하고 가능한 일치 목록을 생성할 수 있습니다.

3. 퍼지 논리:

퍼지 논리는 불확실하고 부정확한 정보를 다룹니다. 여러 데이터 포인트와 관련 가중치를 결합하여 일치 확률을 결정하는 데 사용할 수 있습니다.

4. 베이지안 추론:

베이지안 추론은 사전 지식과 새로운 데이터를 결합하여 확률을 업데이트하는 통계 기법입니다. 이는 신규 사용자가 알려진 사용자이거나 신규 사용자일 가능성을 추정하는 데 사용할 수 있습니다.

제한 사항 및 고려 사항:

• 개인 정보 보호 문제: 이렇게 광범위한 데이터를 수집하면 개인 정보 보호 문제가 발생합니다. 사용자는 자신의 데이터 수집 및 사용에 대해 알리고 이에 동의해야 합니다.
• 정확성: 사용자 감지의 정확성은 데이터 프로필의 완전성과 정확성, 감지의 효율성에 따라 달라집니다. 알고리즘.
• 기기 변경: 사용자의 기기나 네트워크가 변경되면 데이터 프로필이 변경되어 잠재적으로 사용자 감지의 정확성에 영향을 미칠 수 있습니다.
• 브라우저 확장 프로그램 및 광고 차단기: 사용자는 데이터 수집을 방해할 수 있는 브라우저 확장 프로그램이나 광고 차단기를 사용할 수 있습니다.

결론:

사용자 인식 없이 쿠키 또는 로컬 저장소는 포괄적인 데이터 프로필과 정교한 탐지 기술이 필요한 어려운 작업입니다. 확률, AI 및 퍼지 논리 접근 방식을 결합하면 다양한 정확도의 확률적 일치를 개발할 수 있습니다. 그러나 이러한 솔루션을 윤리적이고 효과적으로 구현하려면 개인 정보 보호 문제와 사용자 데이터의 동적 특성을 신중하게 고려하고 해결해야 합니다.

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