[发明专利]一种基于FingerPrint浏览器信息采集的设备指纹识别方法

权利要求书

1.一种基于FingerPrint浏览器信息采集的设备指纹识别方法，其特征在于，该识别方法包括通过FingerPrintJS2采集设备信息后传输至服务器进行一票否决特征匹配，若一票否决特征匹配结果为匹配则进行二级特征匹配，若二级特征匹配结果为评分高于二级特征阈值时则进行可变特征匹配，若可变特征匹配结果为差值符合可变特征阈值范围时则识别结果为匹配，并将结果传递给下一个环节；

所述的一票否决特征包括屏幕分辨率、机型、操作系统、GPU图形处理器、触摸屏系数和WebGL绘图协议；

所述的二级特征包括浏览器核心版本、音频率、内存信息、核心数量、platform平台、language语言、fonts字体、时区、Storage存储空间支持、plugins插件和canvas画布；

所述的可变特征包括Gps定位信息、重力感应信息和network网络类型。

2.根据权利要求1所述的一种基于FingerPrint浏览器信息采集的设备指纹识别方法，其特征在于，该识别方法还包括当一票否决特征匹配结果为不匹配时则进行设备库入库记录，并将不匹配的识别结果传递给下一个环节。

3.根据权利要求1所述的一种基于FingerPrint浏览器信息采集的设备指纹识别方法，其特征在于，该识别方法还包括当二级特征匹配结果为评分低于二级特征阈值时则进行设备库入库记录，并将不匹配的识别结果传递给下一个环节。

4.根据权利要求1所述的一种基于FingerPrint浏览器信息采集的设备指纹识别方法，其特征在于，该识别方法还包括当可变特征匹配结果为差值超过可变特征阈值范围时则进行设备库入库记录，并将不匹配的识别结果传递给下一个环节。

5.根据权利要求1所述的一种基于FingerPrint浏览器信息采集的设备指纹识别方法，其特征在于，所述的二级特征匹配具体包括：若每个特征匹配成功，二级特征评分增加10分，循环匹配直至全部特征匹配完毕并获得总得分，将总得分乘以10并除以总特征数获得评分，将评分与二特征阈值相比较高低。

6.根据权利要求5所述的一种基于FingerPrint浏览器信息采集的设备指纹识别方法，其特征在于，所述的二特征阈值至少为70。

7.根据权利要求1所述的一种基于FingerPrint浏览器信息采集的设备指纹识别方法，其特征在于，所述的可变特征阈值范围包括对于Gps定位信息的可变特征阈值范围和对于重力感应信息的可变特征阈值范围，所述对于Gps定位信息的可变特征阈值范围为Gps定位信息对应量大于200，所述对于重力感应信息的可变特征阈值范围为重力感应信息对应量大于20。