我们如何在不依赖 cookie 或本地存储的情况下识别用户？

没有 Cookie 或本地存储的用户识别

简介：

检测没有 Cookie 或本地存储的用户是一项复杂的任务由于这些标识符的短暂性。然而，可以采用多种技术和策略来应对这一挑战。

数据配置文件生成：

第一步是收集全面的数据配置文件每个用户。此配置文件应包含以下数据点的组合：

• IP 地址： 真实 IP 地址和代理 IP 地址
• 浏览器指纹： 浏览器和操作系统设置的独特组合
• 安装的插件：用户浏览器中安装的插件
• 字体指纹：系统字体的独特特征
• 地理位置：用户的估计位置
• 加密的 URL 历史记录：用户访问的匿名 URL
• 会话 Cookie： 与特定浏览器会话绑定的短期 cookie
• HTML5 本地存储： 存储在浏览器本地的数据
• 设备信息： 设备类型、操作系统和屏幕分辨率

概率或基于人工智能的检测：

一旦建立了详细的数据配置文件，就可以使用各种技术可以应用于概率或使用人工智能来识别用户：

1.概率评分：

配置文件中的每个数据点都分配有权重和重要性分数。当遇到新用户时，他们的数据点将与已知用户的个人资料进行比较。根据匹配点的数量和权重计算分数。得分最高的用户被认为是最有可能的匹配。

2.人工神经网络 (ANN)：

ANN 是一种机器学习模型，可以使用已知用户配置文件的数据集进行训练。经过训练后，人工神经网络可以根据新用户的数据资料对新用户进行分类，并生成可能匹配的列表。

3.模糊逻辑：

模糊逻辑处理不确定和不精确的信息。它可用于组合多个数据点及其相关权重来确定匹配的概率。

4.贝叶斯推理：

贝叶斯推理是一种将先验知识与新数据相结合来更新概率的统计技术。它可用于估计新用户是已知用户或新用户的可能性。

限制和注意事项：

• 隐私问题：收集如此广泛的数据会引起隐私问题。用户必须被告知并同意其数据的收集和使用。
• 准确性：用户检测的准确性取决于数据档案的完整性和准确性以及检测的效率
• 设备更改：用户设备或网络的更改可能会导致其数据配置文件发生更改，从而可能影响用户检测的准确性。
• 浏览器扩展程序和广告拦截器：用户可能会使用可能干扰数据收集的浏览器扩展程序或广告拦截器。

结论：

用户无需识别即可识别cookie 或本地存储是一项具有挑战性的任务，需要全面的数据配置文件和复杂的检测技术。通过结合概率、人工智能和模糊逻辑方法，可以开发具有不同准确度的概率匹配。然而，必须仔细考虑和解决隐私问题和用户数据的动态性质，才能合乎道德且有效地实施此类解决方案。

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