沒有Cookie、沒有本地存儲，如何實現用戶識別？

無Cookie 或本地儲存的使用者識別

簡介：

簡介：

無須儲存即可識別用戶本地儲存提出了挑戰，特別是當旨在區分同一裝置上的不同使用者時。本文將探討解決此問題的可能方法和技術。

考慮的技術：
• IP 位址和瀏覽器指紋： IP 位址和瀏覽器指紋為裝置提供唯一或準唯一識別碼。但是，IP 位址可能會隨著時間的推移而變化，瀏覽器指紋技術可能會被使用者繞過或封鎖。
• 裝置指紋： 這涉及收集裝置特定屬性的組合，例如作業系統、螢幕解析度、時區和安裝的插件。雖然裝置指紋辨識比 IP 位址更強大，但仍然不是萬無一失，並且可能會受到欺騙或逃避。
• 機率分析：這種方法涉及收集有關使用者行為的廣泛資料點和首選項，例如頁面視圖、點擊模式和搜尋記錄。透過根據這些數據點建立配置文件，可以以一定程度的機率確定性來識別使用者。
• 行為生物辨識：行為生物辨識分析使用者交互，以辨識可以區分不同使用者的模式。例如，打字模式、滑鼠移動和滾動行為可用於為個人使用者建立獨特的簽名。

人工神經網路 (ANN)：

可以對 ANN 進行機率設定檔的訓練，以了解資料點和使用者身分之間的複雜關係。它們可以實現較高的辨識準確度，但需要大量訓練，且計算量較大。

注意事項：
• 隱私權問題： 必須考慮使用此類技術對隱私的影響。明確告知使用者有關資料收集的資訊並提供退出選項至關重要。
• 跨瀏覽器相容性：裝置指紋辨識和機率分析等技術應設計為在不同瀏覽器中一致運作。

逃避與欺騙：

使用者可能有意或無意地逃避或欺騙辨識技術。制定適當的機制來緩解此類嘗試非常重要。

結論：

沒有 cookie 或本地儲存的使用者識別是一項複雜的任務，需要結合機率和技術方法。透過仔細考慮隱私、跨瀏覽器相容性和規避風險等因素，可以開發出有效的解決方案，提供合理的使用者認可度。

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