[发明专利]一种基于浏览器的高性能用户追踪方法在审
申请号: | 201611251875.4 | 申请日: | 2016-12-30 |
公开(公告)号: | CN106650382A | 公开(公告)日: | 2017-05-10 |
发明(设计)人: | 姜伟;王晓茜;庄俊玺;吴贤达;田原;潘邵芹 | 申请(专利权)人: | 北京工业大学 |
主分类号: | G06F21/32 | 分类号: | G06F21/32 |
代理公司: | 北京思海天达知识产权代理有限公司11203 | 代理人: | 张慧 |
地址: | 100124 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 浏览器 性能 用户 追踪 方法 | ||
1.一种基于浏览器的高性能用户追踪方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1、获取用户浏览器特征信息,生成相应的Fingerprint指纹值,并将所述用户浏览器特征信息以及相应的Fingerprint指纹值发送到相应的后台服务器;
步骤S2、根据所述用户浏览器特征信息以及相应的Fingerprint指纹值,依据策略性指纹识别方法对得到的相应数据进行关联处理;
步骤S3、将关联后的用户客户端信息存储到Redis数据库,使用过滤识别方式对新的指纹数据进行处理,判定两个指纹信息是否相关联。
2.如权利要求1所述的基于浏览器的高性能用户追踪方法,其特征在于,用户浏览器特征的信息包括浏览器本身的特征信息以及浏览器所在终端的信息;浏览器本身的特征信息包括:浏览器UA、语言Language、使用字体Font、安装插件Plugins、Cookie和Canvas信息、浏览器所属的平台Platform、HTML5的本地存储机制Local_stroage和Session_stroage、是否允许追踪DoNotTrack等;浏览器所在终端的信息包括:公网和内网IP;色彩深度Color_depth;时区Time_zone;屏幕分辨率Resolution等。
3.如权利要求1所述的基于浏览器的高性能用户追踪方法,其特征在于,步骤S2中通过fingerprint值、cookie和canvas、内网IP和外网IP三组唯一标识用户的方式来对指纹信息进行关联性的比对判断。
4.如权利要求1所述的基于浏览器的高性能用户追踪方法,其特征在于,步骤S3中,当出现新的指纹信息,先将其与redis数据库中已被识别的指纹进行比对,若存在则可直接存入相应的数据库,若不存在则重新与所有指纹进行策略性识别关联比对。
5.如权利要求1所述的基于浏览器的高性能用户追踪方法,其特征在于,如果不能通过fingerprint值、cookie和canvas、内网IP和外网IP三组唯一标识用户的方式来对指纹信息进行关联性的比对判断,则需要对剩余的特征信息进行进一步的判别分析,具体为:对于特征信息值长度较短的直接进行字符串比对;使用Difflib库对特征信息值长度较长的进行字符串相似比较,通过Difflib库的ratio()函数求得特征信息值的相似度值,若该相似度值在特征对应的阈值范围内,则认为特征信息相同;结合计算比较的结果与对应权重值相乘,可得出两条指纹最终的指纹相似度值;将所述指纹相似度值与浏览器指纹的相似度阈值进行比对,在阈值范围内的指纹相似度值则表明其所代表的两条指纹来自于同一浏览器。
6.如权利要求5所述的基于浏览器的高性能用户追踪方法,其特征在于,利用德尔菲方法给每个浏览器特征信息设定权重,得出最终的权重值。
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