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摘要：现如今，随着多账号批量管理运营的需求增加，浏览器指纹获取技术成为了一个热门话题。VMLogin指纹浏览器官网推出了一款可以实现同时多开反指纹浏览器的工具，每个浏览器都有独立的IP，同时保护了用户的canvas指纹隐私。本文将从四个方面对浏览器指纹获取做最前沿的技术阐述，分别是指纹的产生、指纹差异性分析、指纹防御和指纹应用场景。

1、指纹的产生

尽管网站提供商采用了 cookie、IP、User Agent 等传统方法用于追踪重复访问者，但用户重装系统、清除cookie 或更换设备后就失去了这些识别标志。为此，指纹记录了更细微的标识信息，包括浏览器版本、操作系统、显示器分辨率和字体、插件、语言等等。

如何收集指纹呢？JavaScript 就起到了主要作用。JS 可以对浏览器 API 进行调用，获取大量信息，形成指纹。在指纹采集过程中，排除干扰因素的操作越细致，结果就越具有唯一性和准确性。

但是，JavaScript 的能力是有限的，最大的问题是用户可以禁用或者修改默认设置。对于这种情况，需要使用附加技术来捕获设备汇报的其他信息，比如HTTP头、pptpd等。

2、指纹差异性分析

指纹难以完全模拟。一个浏览器的指纹包含了设备和个人使用习惯等复杂因素，而且因设备或者软件升级、卸载增加的假环境可能会导致健康指纹识别停滞不前。因此，对不同浏览器生成的指纹进行差异性分析，解决定义指纹的一点点差异问题尤为重要。

目前，主流分析方法主要包括 PCA 和 T-SNE 方法。PCA 旨在削减数据集的维度从而解释数据的变化。然而，PCA 往往无法对非线性对数值的响应产生良好效果；T-SNE 只能用于二维或三维数据可视化，不适用于高维数据分析。

最新实验室研究采用了 GANs 和神经网络技术来分析浏览器指纹之间的特征差异，并就其应用取得了不错的效果。

3、指纹防御

由于指纹信息是各种细节组合而成，传统的 cookie、用户代理等方法已经无能为力，因此防御指纹的工作主要包括：

(1)浏览器插件：一些插件可以自动阻止指纹被生成。

(2)防指纹脚本：这类脚本在用户访问网站时定位到指纹收集代码段并将其删除，不过有些如 Google 等公司禁用的广告拦截软件之后，它们会执行一些其他代码来追踪用户并建立他的唯一指纹。

(3)反指纹：一个新生事物的出现，VMLogin指纹浏览器就颇为代表。除了能够遮蔽指纹，还可以模拟 每个浏览器都有独立的IP ，因此具有较高的安全性。

4、指纹应用场景

指纹技术已经广泛应用于金融、社交媒体、医疗等至关重要的领域。

(1)防止机器人入侵。机器人可以自动地模拟不同的 IP 地址但很难为每个 IP 地址生产一个独立的指纹表现出高质量的随机性。通过引入指纹技术，非人操作就易于被轻松识别并去除。

(2)欺诈检测。指纹技术充分利用了设备个人化的特点，会根据设备和习惯差异异形成唯一指纹。对于有欺诈可能的用户，比如窜货和刷单者，与正常注册行为的指纹不同，这个签名特征具有较高识别准确性。

(3)医疗诊断。基于指纹技术发展出医疗，并涉及到其他相关领域，这些数据已经在 Uniprot 和迈阿密癌症协会等方面有了全新的应用，涉及到摄影学、气象学、生物信息学、经济等。其应用场景更加广泛，在新医疗方向上得到越来越广泛认可。

总结：

综上所述，浏览器指纹获取技术作为一种可让网站追踪重复访问者、防止机器人入侵、欺诈检测和医疗诊断的工具，其在多账号批量管理运营等领域中具有广阔的应用前景。同时，技术防御也在不断逐步加强，模拟 VMLogin 反指纹浏览器作为新生代产品尤为引人瞩目。