쿠키나 로컬 저장소 없이 어떻게 사용자 인식을 달성할 수 있습니까?

쿠키나 로컬 저장이 없는 사용자 인식

소개:

쿠키나 로컬 저장이 없는 사용자 인식 로컬 저장소는 특히 동일한 장치에서 서로 다른 사용자를 구별하려는 경우 문제가 됩니다. 이 문서에서는 이 문제를 해결하기 위해 가능한 접근 방식과 기법을 살펴봅니다.

고려할 기술:

• IP 주소 및 브라우저 핑거프린팅: IP 주소와 브라우저 지문 인식은 장치에 대한 고유 또는 준고유 식별자를 제공합니다. 그러나 IP 주소는 시간이 지남에 따라 변경될 수 있으며 사용자가 브라우저 핑거프린팅 기술을 우회하거나 차단할 수 있습니다.
• 장치 핑거프린팅: 여기에는 작동과 같은 장치별 특성의 조합을 수집하는 작업이 포함됩니다. 시스템, 화면 해상도, 시간대 및 설치된 플러그인. IP 주소보다 강력하지만 장치 핑거프린팅은 여전히 ​​완벽하지 않으며 스푸핑이나 회피의 대상이 될 수 있습니다.
• 확률적 프로파일링: 이 접근 방식에는 사용자 행동에 대한 광범위한 데이터 포인트를 수집하는 작업이 포함됩니다. 페이지 조회수, 클릭 패턴, 검색 기록 등의 기본 설정이 포함됩니다. 이러한 데이터 포인트를 기반으로 프로필을 생성하면 확률론적 확실성으로 사용자를 식별할 수 있습니다.
• 행동 생체 인식: 행동 생체 인식은 사용자 상호 작용을 분석하여 다양한 사용자를 구별할 수 있는 패턴을 식별합니다. . 예를 들어, 입력 패턴, 마우스 움직임 및 스크롤 동작을 사용하여 개별 사용자에 대한 고유한 서명을 생성할 수 있습니다.
• 인공 신경망(ANN): ANN은 확률적 프로필을 통해 훈련되어 다음을 수행할 수 있습니다. 데이터 포인트와 사용자 신원 간의 복잡한 관계를 학습합니다. 높은 인식 정확도를 달성할 수 있지만 광범위한 교육이 필요하고 계산 집약적일 수 있습니다.

고려 사항:

• 개인 정보 보호 문제: 그러한 기술을 사용할 때 개인정보 보호에 미치는 영향을 고려하는 것이 중요합니다. 사용자에게 데이터 수집에 대해 명확하게 알리고 수신 거부 옵션을 제공하는 것이 중요합니다.
• 브라우저 간 호환성: 기기 핑거프린팅 및 확률적 프로파일링과 같은 기술은 다양한 브라우저에서 일관되게 작동하도록 설계되어야 합니다.
• 회피 및 스푸핑: 사용자는 의도적으로 또는 의도치 않게 인식 기술을 회피하거나 스푸핑합니다. 그러한 시도를 완화할 수 있는 메커니즘을 마련하는 것이 중요합니다.

결론:

쿠키나 로컬 저장소가 없는 사용자 인식은 확률적 접근 방식과 기술적 접근 방식의 조합이 필요한 복잡한 작업입니다. 개인 정보 보호, 브라우저 간 호환성, 회피 위험 등의 요소를 신중하게 고려함으로써 합리적인 수준의 사용자 인식을 제공하는 효과적인 솔루션 개발이 가능합니다.

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