无需 Cookie 或本地存储即可识别用户
2022-08-30 04:03:01
我正在构建一个分析工具，目前我可以从用户代理中获取用户的IP地址，浏览器和操作系统。
我想知道是否有可能在不使用cookie或本地存储的情况下检测到同一用户？我不期望这里有代码示例;只是一个简单的提示，在哪里看得更远。
忘记提到，如果它是同一台计算机/设备，则需要跨浏览器兼容。基本上，我追求的是设备识别，而不是真正的用户。
答案 1
介绍
如果我对你的理解是正确的，你需要识别一个你没有唯一标识符的用户，所以你想通过匹配随机数据来弄清楚他们是谁。您无法可靠地存储用户的身份，因为：
- 可以删除的饼干
- IP 地址 可以更改
- 浏览器可以更改
- 浏览器缓存可能会被删除
使用硬件信息哈希的Java Applet或Com Object将是一个简单的解决方案，但是现在人们非常安全，以至于很难让人们在他们的系统上安装这些类型的程序。这让您无法使用 Cookie 和其他类似工具。
Cookie 和其他类似工具
您可以考虑构建数据配置文件，然后使用概率测试来识别可能的用户。对此有用的配置文件可以通过以下各项的某种组合生成：
- IP地址
- 真实 IP 地址
- 代理 IP 地址（用户经常重复使用相同的代理）
- 饼干
- HTTP Cookies
- 会话饼干
- 第三方饼干
- Flash Cookies（大多数人不知道如何删除这些)
- 网络错误（不太可靠，因为错误被修复，但仍然有用）
- 网页版错误
- 闪光灯错误
- Java Bug
- 浏览器
- 点击跟踪（许多用户在每次访问时访问同一系列页面）
- 浏览器指纹 - 已安装的插件（人们通常有各种各样的，有点独特的插件集）
- 缓存图像（人们有时会删除他们的cookie，但留下缓存的图像）
- 使用斑点
- URL（浏览器历史记录或 Cookie 可能在 URL 中包含唯一的用户 ID，例如 https://stackoverflow.com/users/1226894 或 http://www.facebook.com/barackobama?fref=ts)
- 系统字体检测（这是一个鲜为人知但通常唯一的密钥签名）
- HTML5 & Javascript
- HTML5 LocalStorage
- HTML5 地理定位 API 和反向地理编码
- 体系结构、操作系统语言、系统时间、屏幕分辨率等
- 网络信息接口
- 电池状态 API
当然，我列出的项目只是唯一标识用户的几种可能方式。还有更多。
有了这组随机数据元素来构建数据配置文件，下一步是什么？
下一步是开发一些模糊逻辑，或者更好的是，开发一个人工神经网络（使用模糊逻辑）。在任何一种情况下，我们的想法都是训练您的系统，然后将其训练与贝叶斯推理相结合，以提高结果的准确性。
PHP 的 NeuralMesh 库允许您生成人工神经网络。要实现贝叶斯推理，请查看以下链接：
在这一点上，你可能会想：
为什么一个看似简单的任务有这么多的数学和逻辑？
基本上，因为它不是一个简单的任务。事实上，你试图实现的是纯概率。例如，给定以下已知用户：
User1 = A + B + C + D + G + K
User2 = C + D + I + J + K + F
当您收到以下数据时：
B + C + E + G + F + K
你问的问题是：
接收到的数据（B + C + E + G + F + K）实际上是 User1 或 User2 的概率是多少？这两场比赛中哪一场最有可能？
为了有效地回答这个问题，您需要了解频率与概率格式，以及为什么联合概率可能是更好的方法。细节太多了，无法在这里进入（这就是为什么我给你链接），但一个很好的例子是医疗诊断向导应用程序，它使用症状的组合来识别可能的疾病。
考虑一下一系列数据点，这些数据点包括您的数据配置文件（在上面的示例中为B + C + E + G + F + K）作为症状，未知用户作为疾病。通过识别疾病，您可以进一步确定适当的治疗方法（将此用户视为User1）。
显然，我们已经确定了超过1个症状的疾病更容易识别。事实上，我们可以识别的症状越多，我们的诊断就越容易和准确，几乎可以肯定。
还有其他选择吗？
答案是肯定的。作为替代度量，您可以创建自己的简单评分算法，并将其基于精确匹配。这不如概率有效，但可能更容易实现。
例如，考虑以下简单分数图表：
+-------------------------+--------+------------+ | Property | Weight | Importance | +-------------------------+--------+------------+ | Real IP address | 60 | 5 | | Used proxy IP address | 40 | 4 | | HTTP Cookies | 80 | 8 | | Session Cookies | 80 | 6 | | 3rd Party Cookies | 60 | 4 | | Flash Cookies | 90 | 7 | | PDF Bug | 20 | 1 | | Flash Bug | 20 | 1 | | Java Bug | 20 | 1 | | Frequent Pages | 40 | 1 | | Browsers Finger Print | 35 | 2 | | Installed Plugins | 25 | 1 | | Cached Images | 40 | 3 | | URL | 60 | 4 | | System Fonts Detection | 70 | 4 | | Localstorage | 90 | 8 | | Geolocation | 70 | 6 | | AOLTR | 70 | 4 | | Network Information API | 40 | 3 | | Battery Status API | 20 | 1 | +-------------------------+--------+------------+
对于您可以根据给定请求收集的每条信息，奖励关联的分数，然后在分数相同时使用重要性解决冲突。
概念验证
有关概念的简单证明，请查看Perceptron。Perceptron是一种RNA模型，通常用于模式识别应用。甚至还有一个旧的PHP类可以完美地实现它，但是您可能需要根据需要对其进行修改以达到目的。
尽管是一个很棒的工具，Perceptron仍然可以返回多个结果（可能的匹配），因此使用分数和差异比较对于识别这些匹配中的最佳匹配仍然很有用。
假设
- 存储有关每个用户的所有可能信息（IP、Cookie 等）
- 如果结果是完全匹配，则将分数提高 1
- 如果结果不完全匹配，则将分数降低 1
期望
- 生成RNA标记
- 生成模拟数据库的随机用户
- 生成单个未知用户
- 生成未知的用户RNA和值
- 该系统将合并RNA信息并教导感知器。
- 训练感知器后，系统将具有一组权重
- 现在，您可以测试未知用户的模式，感知器将生成结果集。
- 存储所有正匹配项
- 首先按分数对匹配进行排序，然后按差异排序（如上所述）
- 输出两个最接近的匹配项，或者，如果未找到匹配项，则输出空结果
概念验证代码
$features = array(
'Real IP address' => .5,
'Used proxy IP address' => .4,
'HTTP Cookies' => .9,
'Session Cookies' => .6,
'3rd Party Cookies' => .6,
'Flash Cookies' => .7,
'PDF Bug' => .2,
'Flash Bug' => .2,
'Java Bug' => .2,
'Frequent Pages' => .3,
'Browsers Finger Print' => .3,
'Installed Plugins' => .2,
'URL' => .5,
'Cached PNG' => .4,
'System Fonts Detection' => .6,
'Localstorage' => .8,
'Geolocation' => .6,
'AOLTR' => .4,
'Network Information API' => .3,
'Battery Status API' => .2
);
// Get RNA Lables
$labels = array();
$n = 1;
foreach ($features as $k => $v) {
$labels[$k] = "x" . $n;
$n ++;
}
// Create Users
$users = array();
for($i = 0, $name = "A"; $i < 5; $i ++, $name ++) {
$users[] = new Profile($name, $features);
}
// Generate Unknown User
$unknown = new Profile("Unknown", $features);
// Generate Unknown RNA
$unknownRNA = array(
0 => array("o" => 1),
1 => array("o" => - 1)
);
// Create RNA Values
foreach ($unknown->data as $item => $point) {
$unknownRNA[0][$labels[$item]] = $point;
$unknownRNA[1][$labels[$item]] = (- 1 * $point);
}
// Start Perception Class
$perceptron = new Perceptron();
// Train Results
$trainResult = $perceptron->train($unknownRNA, 1, 1);
// Find matches
foreach ($users as $name => &$profile) {
// Use shorter labels
$data = array_combine($labels, $profile->data);
if ($perceptron->testCase($data, $trainResult) == true) {
$score = $diff = 0;
// Determing the score and diffrennce
foreach ($unknown->data as $item => $found) {
if ($unknown->data[$item] === $profile->data[$item]) {
if ($profile->data[$item] > 0) {
$score += $features[$item];
} else {
$diff += $features[$item];
}
}
}
// Ser score and diff
$profile->setScore($score, $diff);
$matchs[] = $profile;
}
}
// Sort bases on score and Output
if (count($matchs) > 1) {
usort($matchs, function ($a, $b) {
// If score is the same use diffrence
if ($a->score == $b->score) {
// Lower the diffrence the better
return $a->diff == $b->diff ? 0 : ($a->diff > $b->diff ? 1 : - 1);
}
// The higher the score the better
return $a->score > $b->score ? - 1 : 1;
});
echo "<br />Possible Match ", implode(",", array_slice(array_map(function ($v) {
return sprintf(" %s (%0.4f|%0.4f) ", $v->name, $v->score,$v->diff);
}, $matchs), 0, 2));
} else {
echo "<br />No match Found ";
}
Possible Match D (0.7416|0.16853),C (0.5393|0.2809)
“D”的Print_r：
echo "<pre>";
print_r($matchs[0]);
Profile Object(
[name] => D
[data] => Array (
[Real IP address] => -1
[Used proxy IP address] => -1
[HTTP Cookies] => 1
[Session Cookies] => 1
[3rd Party Cookies] => 1
[Flash Cookies] => 1
[PDF Bug] => 1
[Flash Bug] => 1
[Java Bug] => -1
[Frequent Pages] => 1
[Browsers Finger Print] => -1
[Installed Plugins] => 1
[URL] => -1
[Cached PNG] => 1
[System Fonts Detection] => 1
[Localstorage] => -1
[Geolocation] => -1
[AOLTR] => 1
[Network Information API] => -1
[Battery Status API] => -1
)
[score] => 0.74157303370787
[diff] => 0.1685393258427
[base] => 8.9
)
如果调试 = true，您将能够看到输入（传感器和所需），初始权重，输出（传感器，总和，网络），错误，校正和最终权重。
+----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+------+-----+----+---------+---------+---------+---------+---------+---------+---------+---------+---------+----------+----------+----------+----------+----------+----------+----------+----------+----------+----------+----------+----+----+----+----+----+----+----+----+----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----------+
| o | x1 | x2 | x3 | x4 | x5 | x6 | x7 | x8 | x9 | x10 | x11 | x12 | x13 | x14 | x15 | x16 | x17 | x18 | x19 | x20 | Bias | Yin | Y | deltaW1 | deltaW2 | deltaW3 | deltaW4 | deltaW5 | deltaW6 | deltaW7 | deltaW8 | deltaW9 | deltaW10 | deltaW11 | deltaW12 | deltaW13 | deltaW14 | deltaW15 | deltaW16 | deltaW17 | deltaW18 | deltaW19 | deltaW20 | W1 | W2 | W3 | W4 | W5 | W6 | W7 | W8 | W9 | W10 | W11 | W12 | W13 | W14 | W15 | W16 | W17 | W18 | W19 | W20 | deltaBias |
+----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+------+-----+----+---------+---------+---------+---------+---------+---------+---------+---------+---------+----------+----------+----------+----------+----------+----------+----------+----------+----------+----------+----------+----+----+----+----+----+----+----+----+----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----------+
| 1 | 1 | -1 | -1 | -1 | -1 | -1 | -1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | -1 | -1 | -1 | -1 | 1 | 1 | 1 | 0 | -1 | 0 | -1 | -1 | -1 | -1 | -1 | -1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | -1 | -1 | -1 | -1 | 1 | 1 | 0 | -1 | -1 | -1 | -1 | -1 | -1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | -1 | -1 | -1 | -1 | 1 | 1 | 1 |
| -1 | -1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | -1 | -1 | -1 | -1 | -1 | -1 | -1 | 1 | 1 | 1 | 1 | -1 | -1 | 1 | -19 | -1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | -1 | -1 | -1 | -1 | -1 | -1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | -1 | -1 | -1 | -1 | 1 | 1 | 1 |
| -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- |
| 1 | 1 | -1 | -1 | -1 | -1 | -1 | -1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | -1 | -1 | -1 | -1 | 1 | 1 | 1 | 19 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | -1 | -1 | -1 | -1 | -1 | -1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | -1 | -1 | -1 | -1 | 1 | 1 | 1 |
| -1 | -1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | -1 | -1 | -1 | -1 | -1 | -1 | -1 | 1 | 1 | 1 | 1 | -1 | -1 | 1 | -19 | -1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | -1 | -1 | -1 | -1 | -1 | -1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | -1 | -1 | -1 | -1 | 1 | 1 | 1 |
| -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- |
+----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+------+-----+----+---------+---------+---------+---------+---------+---------+---------+---------+---------+----------+----------+----------+----------+----------+----------+----------+----------+----------+----------+----------+----+----+----+----+----+----+----+----+----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----------+
x1 到 x20 表示由代码转换的要素。
// Get RNA Labels
$labels = array();
$n = 1;
foreach ( $features as $k => $v ) {
$labels[$k] = "x" . $n;
$n ++;
}
这是一个在线演示
使用的类：
class Profile {
public $name, $data = array(), $score, $diff, $base;
function __construct($name, array $importance) {
$values = array(-1, 1); // Perception values
$this->name = $name;
foreach ($importance as $item => $point) {
// Generate Random true/false for real Items
$this->data[$item] = $values[mt_rand(0, 1)];
}
$this->base = array_sum($importance);
}
public function setScore($score, $diff) {
$this->score = $score / $this->base;
$this->diff = $diff / $this->base;
}
}
改进的感知器类
class Perceptron {
private $w = array();
private $dw = array();
public $debug = false;
private function initialize($colums) {
// Initialize perceptron vars
for($i = 1; $i <= $colums; $i ++) {
// weighting vars
$this->w[$i] = 0;
$this->dw[$i] = 0;
}
}
function train($input, $alpha, $teta) {
$colums = count($input[0]) - 1;
$weightCache = array_fill(1, $colums, 0);
$checkpoints = array();
$keepTrainning = true;
// Initialize RNA vars
$this->initialize(count($input[0]) - 1);
$just_started = true;
$totalRun = 0;
$yin = 0;
// Trains RNA until it gets stable
while ($keepTrainning == true) {
// Sweeps each row of the input subject
foreach ($input as $row_counter => $row_data) {
// Finds out the number of columns the input has
$n_columns = count($row_data) - 1;
// Calculates Yin
$yin = 0;
for($i = 1; $i <= $n_columns; $i ++) {
$yin += $row_data["x" . $i] * $weightCache[$i];
}
// Calculates Real Output
$Y = ($yin <= 1) ? - 1 : 1;
// Sweeps columns ...
$checkpoints[$row_counter] = 0;
for($i = 1; $i <= $n_columns; $i ++) {
/** DELTAS **/
// Is it the first row?
if ($just_started == true) {
$this->dw[$i] = $weightCache[$i];
$just_started = false;
// Found desired output?
} elseif ($Y == $row_data["o"]) {
$this->dw[$i] = 0;
// Calculates Delta Ws
} else {
$this->dw[$i] = $row_data["x" . $i] * $row_data["o"];
}
/** WEIGHTS **/
// Calculate Weights
$this->w[$i] = $this->dw[$i] + $weightCache[$i];
$weightCache[$i] = $this->w[$i];
/** CHECK-POINT **/
$checkpoints[$row_counter] += $this->w[$i];
} // END - for
foreach ($this->w as $index => $w_item) {
$debug_w["W" . $index] = $w_item;
$debug_dw["deltaW" . $index] = $this->dw[$index];
}
// Special for script debugging
$debug_vars[] = array_merge($row_data, array(
"Bias" => 1,
"Yin" => $yin,
"Y" => $Y
), $debug_dw, $debug_w, array(
"deltaBias" => 1
));
} // END - foreach
// Special for script debugging
$empty_data_row = array();
for($i = 1; $i <= $n_columns; $i ++) {
$empty_data_row["x" . $i] = "--";
$empty_data_row["W" . $i] = "--";
$empty_data_row["deltaW" . $i] = "--";
}
$debug_vars[] = array_merge($empty_data_row, array(
"o" => "--",
"Bias" => "--",
"Yin" => "--",
"Y" => "--",
"deltaBias" => "--"
));
// Counts training times
$totalRun ++;
// Now checks if the RNA is stable already
$referer_value = end($checkpoints);
// if all rows match the desired output ...
$sum = array_sum($checkpoints);
$n_rows = count($checkpoints);
if ($totalRun > 1 && ($sum / $n_rows) == $referer_value) {
$keepTrainning = false;
}
} // END - while
// Prepares the final result
$result = array();
for($i = 1; $i <= $n_columns; $i ++) {
$result["w" . $i] = $this->w[$i];
}
$this->debug($this->print_html_table($debug_vars));
return $result;
} // END - train
function testCase($input, $results) {
// Sweeps input columns
$result = 0;
$i = 1;
foreach ($input as $column_value) {
// Calculates teste Y
$result += $results["w" . $i] * $column_value;
$i ++;
}
// Checks in each class the test fits
return ($result > 0) ? true : false;
} // END - test_class
// Returns the html code of a html table base on a hash array
function print_html_table($array) {
$html = "";
$inner_html = "";
$table_header_composed = false;
$table_header = array();
// Builds table contents
foreach ($array as $array_item) {
$inner_html .= "<tr>\n";
foreach ( $array_item as $array_col_label => $array_col ) {
$inner_html .= "<td>\n";
$inner_html .= $array_col;
$inner_html .= "</td>\n";
if ($table_header_composed == false) {
$table_header[] = $array_col_label;
}
}
$table_header_composed = true;
$inner_html .= "</tr>\n";
}
// Builds full table
$html = "<table border=1>\n";
$html .= "<tr>\n";
foreach ($table_header as $table_header_item) {
$html .= "<td>\n";
$html .= "<b>" . $table_header_item . "</b>";
$html .= "</td>\n";
}
$html .= "</tr>\n";
$html .= $inner_html . "</table>";
return $html;
} // END - print_html_table
// Debug function
function debug($message) {
if ($this->debug == true) {
echo "<b>DEBUG:</b> $message";
}
} // END - debug
} // END - class
结论
在没有唯一标识符的情况下识别用户不是一项简单明了的任务。它依赖于收集足够数量的随机数据，您可以通过各种方法从用户那里收集这些数据。
即使你选择不使用人工神经网络，我也建议至少使用一个具有优先级和可能性的简单概率矩阵 - 我希望上面提供的代码和示例足以让你继续下去。
答案 2
这种技术（检测没有cookie的相同用户 - 甚至没有IP地址）称为浏览器指纹识别。基本上，您可以尽可能地抓取有关浏览器的信息 - 可以使用javascript，flash或java（例如安装的扩展，字体等）获得更好的结果。之后，如果需要，您可以存储散列的结果。
这不是万无一失的，但是：
83.6%的浏览器具有独特的指纹;在启用了Flash或Java的患者中，这一比例为94.2%。这不包括饼干！
更多信息：
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java string.getBytes（“UTF-8”） javascript equivalent 我在java中有这个字符串： 我的印象是 unescape（encodeURIComponent（）） 会正确地将字符串转换为 UTF-8。难道不是这样吗？ 参考：
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