浏览器指纹的生成

文章介绍了浏览器指纹的生成原理,包括普通指纹和高级指纹。重点讲述了Canvas指纹、WebGL指纹和Audio音频指纹的生成过程及其实现代码,强调这些高级指纹在提高客户端唯一性识别准确性上的作用。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

作者:中国移动云能力中心  ——谢雷

概要:我们在日常网络冲浪的时候,肯定都有过这样的经历: 在某东/某宝上浏览过电动牙刷后,再访问其他网站时总会在边角看到大大小小类似的商品广告。 文章主要分享如何生成浏览器指纹,用以精准定位用户。

“浏览器指纹”是一种通过浏览器对网站可见的配置和设置信息来跟踪Web浏览器的方法,浏览器指纹就像我们人手上的指纹一样,具有个体辨识度,只不过现阶段浏览器指纹辨别的是浏览器。

查看浏览器指纹信息:https://amiunique.org/fp

人手上的指纹之所以具有唯一性,是因为每个指纹具有独特的纹路、这个纹路由凹凸的皮肤所形成。每个人指纹纹路的差异造就了其独一无二的特征。

那么浏览器指纹也是同理,获取浏览器具有辨识度的信息,进行一些计算得出一个值,那么这个值就是浏览器指纹。辨识度的信息可以是UA、时区、地理位置或者是你使用的语言等等,你所选取的信息决定了浏览器指纹的准确性。

浏览器指纹也可以进行简单的分为普通指纹和高级指纹,普通指纹可以理解为容易被发现并且容易修改的部分,例如http的header

{
  "headers": {
    "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3", 
    "Accept-Encoding
### 浏览器指纹技术概述 浏览器指纹是一种基于用户设备特征的技术,用于生成几乎唯一的标识符来识别特定用户的访问行为。这种技术利用了多种属性组合而成的信息集合,这些属性被称为准标识符 (quasi-identifier) 属性[^1]。 当多个准标识符属性被综合分析时,它们可以形成一种独特的模式,从而实现对个体的重新识别。以下是具体方法: #### 准标识符属性的作用 单个准标识符属性本身不足以唯一标识某个记录或个人,但如果与其他类似的属性相结合,则可能允许无歧义地重新识别某些个体。例如,在浏览器环境中,常见的准标识符包括但不限于以下几类: - **操作系统版本** - **屏幕分辨率** - **字体列表** - **插件配置** - **HTTP头字段** 通过收集上述信息并将其汇总起来,就可以构建出一个高度个性化的“指纹”,这个指纹能够区分不同的用户及其设备。 #### 实现过程中的关键技术点 为了更清楚地理解如何使用浏览器指纹创建独一无二的用户ID,请考虑以下几个方面: ##### 数据采集阶段 在此期间, 需要尽可能多地获取有关客户端环境的数据项。下面是一些常用的方法和技术: ```javascript // 获取用户代理字符串 const userAgent = navigator.userAgent; // 查询可用硬件并发数(逻辑CPU核心数量) const cpuCores = navigator.hardwareConcurrency; // 列举已安装的语言偏好设置 const languages = navigator.languages; ``` 以上代码片段展示了几个简单的例子,说明开发者可以通过JavaScript轻松读取各种类型的系统参数。当然实际应用中还需要注意隐私保护法规的要求以及道德责任等问题。 ##### 哈希算法的应用 一旦获得了足够的原始数据之后,下一步就是把这些零散的信息转换成固定长度且难以逆向工程的形式——这就是哈希函数发挥作用的地方。MD5或者SHA系列都是不错的选择之一。 ```python import hashlib def create_fingerprint(data_dict): data_string = ''.join([str(value) for value in data_dict.values()]) hash_object = hashlib.sha256(data_string.encode()) hex_dig = hash_object.hexdigest() return hex_dig[:16] # Example usage data = { 'userAgent': 'Mozilla/5.0', 'cpuCores': 8, 'languages': ['en-US', 'zh-CN'] } unique_id = create_fingerprint(data) print(unique_id) ``` 在这个Python脚本里定义了一个`create_fingerprint()`函数用来接收字典形式输入的数据,并返回十六进制表示前16位字符作为最终的结果。这样既保证了一定程度上的匿名性又保留了充分的区别度。 --- ### 结论 综上所述,尽管单独某一项特性无法构成绝对意义上的身份证明材料,但是借助多维度交叉验证的方式确实可以在很大程度上提高精准定位的可能性。值得注意的是,在实施此类方案之前应当仔细权衡利弊关系,并严格遵循当地法律法规关于个人信息处理的规定。
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