쿠키나 로컬 저장소 없이 온라인에서 사용자를 어떻게 식별할 수 있습니까?

쿠키나 로컬 저장소 없이 사용자 인식

소개

특히 쿠키나 로컬 저장소에 의존하지 않고 온라인에서 사용자를 식별하는 것은 어려울 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위한 잠재적인 접근 방식은 다음과 같습니다.

데이터 프로필 구축

고유 식별자가 없으면 사용자를 고유하게 특성화하는 "데이터 프로필"을 만들어야 합니다. 이 프로필은 다음 데이터 포인트를 수집하여 구성할 수 있습니다.

• 네트워크: IP 주소, 프록시 IP 주소, 사용자 에이전트, 브라우저 핑거프린팅
• 상호작용: 클릭 추적, 저장된 이미지, URL 패턴, 시스템 글꼴
• 기기: 아키텍처, OS 언어, 해상도, 하드웨어 정보

데이터 분석 기술

데이터 프로필이 설정되면 다양한 분석 기술을 사용하여 사용자를 식별할 수 있습니다.

• 퍼지 논리: 인간의 추론을 모델링하여
• 인공 신경망(ANN): 수학적 모델을 사용하여 데이터의 패턴을 학습하고 인식합니다.

정확도를 높이기 위해 베이지안 추론 여러 분석 결과를 결합하는 데 사용할 수 있습니다.

실용적 고려 사항

• 개인 정보 보호: 사용자 데이터의 안전한 저장 및 처리가 필수적입니다.
• 교차 브라우저 호환성: 솔루션은 다양한 브라우저에서 작동해야 합니다.
• 확장성: 대용량 데이터를 처리하는 것은 어려울 수 있습니다.

대체 접근 방식

• 장치 핑거프린팅: 하드웨어 기반 정보를 사용하여 여러 세션을 단일 장치와 연결합니다.
• 플래시 쿠키(LSO) ): 지속적이고 삭제하기 어려울 수 있어 장기간 추적이 가능합니다.
• HTML5 로컬 저장소 및 지리적 위치: 단일 브라우저 세션 내에서 더욱 세부적인 식별이 가능합니다.

결론

쿠키나 로컬 저장소 없이 사용자를 식별하는 것은 복잡한 과제입니다. 여러 데이터 소스를 결합하고, 고급 데이터 분석 기술을 사용하고, 실질적인 의미를 고려함으로써 사용자 인식 정확도를 향상시키는 강력한 솔루션을 개발할 수 있습니다.

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