背景
運(yùn)營(yíng)同事發(fā)現(xiàn)大量的拼單、淘寶和閑魚(yú)上的會(huì)員賬號(hào)租借服務(wù)、外借賬號(hào)等問(wèn)題已經(jīng)影響到了公司營(yíng)收。為了緩解這種問(wèn)題，我們決定限制單一賬號(hào)能夠保持登陸狀態(tài)的設(shè)備數(shù)量，以此提高租借賬號(hào)的成本。要想限制設(shè)備，首先要解決的問(wèn)題就是如何識(shí)別一臺(tái)設(shè)備。這可以借助FingerprintJS 來(lái)解決，然而并不是所有指紋選項(xiàng)都能夠投入到生產(chǎn)環(huán)境。高熵值的指紋確實(shí)可以增加設(shè)備的識(shí)別率，但卻會(huì)導(dǎo)致設(shè)備指紋頻繁變化，從而引起用戶頻繁掉線，最終影響用戶體驗(yàn)。因此我需要解決的第一個(gè)問(wèn)題就是在設(shè)備識(shí)別率和用戶體驗(yàn)之間找到一個(gè)熵值的平衡點(diǎn)。我采取的方案是先在各個(gè)試點(diǎn)項(xiàng)目中接入計(jì)算指紋的邏輯，并不定期給后端發(fā)送最新指紋計(jì)算結(jié)果，后端將這些數(shù)據(jù)收集起來(lái)進(jìn)行分析，最終在指紋變化頻率在可接受范圍內(nèi)找到盡可能多的指紋選項(xiàng)。
數(shù)據(jù)
每條記錄都包含下列字段。
指紋(由小寫(xiě)字母和數(shù)字組成的32位字符串)
下列32項(xiàng)是從用戶瀏覽器收集到的指紋的名稱。每個(gè)名稱對(duì)應(yīng)表的一個(gè)同名字段。如果對(duì)這些指紋的計(jì)算邏輯有興趣可以看看我的這篇文章
fonts、domBlockers、fontPreferences、audio、screenFrame、osCpu、languages、colorDepth、deviceMemory、screenResolution、hardwareConcurrency、timezone、sessionStorage、localStorage、indexedDB、openDatabase、cpuClass、platform、plugins、canvas、touchSupport、vendor、vendorFlavors、cookiesEnabled、colorGamut、invertedColors、forcedColors、monochrome、contrast、reducedMotion、hdr、math
標(biāo)記(由小寫(xiě)字母和數(shù)字組成的32位字符串)：browserMark
創(chuàng)建時(shí)間(unix)：createdAt
生成單個(gè)指紋所需時(shí)間(秒)：generateTime
篩選可用指紋
上述的32類指紋不一定每個(gè)都符合我們的上線指標(biāo)，因此要經(jīng)過(guò)篩選。判斷一個(gè)指紋是否可用需要參考兩個(gè)指標(biāo)，這兩個(gè)指標(biāo)必須同時(shí)合格才能被認(rèn)定是可用指紋。
「平均變化周期」指標(biāo)
在這一指標(biāo)中，我需要觀察單個(gè)指紋的「平均變化周期」 是否在大多數(shù)設(shè)備上都能達(dá)到可接受的水平。
后端計(jì)算
中間變量的計(jì)算規(guī)則
在計(jì)算出最終結(jié)果之前會(huì)產(chǎn)生一些中間變量，下面列出了這些變量的計(jì)算規(guī)則。這些計(jì)算規(guī)則只是為了講述清楚我希望得到什么樣的計(jì)算結(jié)果，而不是要對(duì)計(jì)算過(guò)程的寫(xiě)法做出的規(guī)定。
fcc(指紋變化周期)
依據(jù)browserMark對(duì)記錄分組，同組按照createdAt升序排列。 從頭依次遍歷組內(nèi)記錄，對(duì)每條記錄還需依次遍歷其全部種類的指紋。對(duì)于每一類指紋，都應(yīng)做如下處理：
用當(dāng)前記錄的指紋比對(duì)相同指紋的「上一條記錄」，判斷兩者是否一致。若不一致 則認(rèn)為此指紋發(fā)生了變化。 那么指紋本次的變化周期為當(dāng)前記錄的createdAt減去當(dāng)前指紋的「上一條記錄」的createdAt得到的差值。同時(shí)當(dāng)前記錄作為此指紋的「上一條記錄」。若一致 則認(rèn)為指紋沒(méi)有變化，繼續(xù)遍歷下一條記錄。
如果上面這段描述不夠清晰，可以結(jié)合下面的偽代碼來(lái)輔助理解:
const allRecord //查詢得到的全部記錄const fccCollector = {}for (let gi = 0; gi < allRecord.groupCount; gi++) {
const lastRecordMap = {} //這里存儲(chǔ)了各指紋的「上一條記錄」
const group = allRecord[gi] //當(dāng)前分組
for (let ri = 0; ri < group.rowCount; ri++) {
const row = group[ri]; //當(dāng)前記錄(行)
for (let ci = 0; ci < row.columnCount; ci++) {
const col = row[ci]; //當(dāng)前列
const fingerprintName = col.name;//指紋的名稱
const fingerprintValue = col.value;//指紋的值
const lastRecord = lastRecordMap[fingerprintName];//取出「上一條記錄」
if (lastRecord && lastRecord.value != fingerprintValue) {//此時(shí)認(rèn)為指紋發(fā)生了變化
const fcc = col.createdAt - lastRecord.createdAt; //計(jì)算本次的變化周期
fccCollector[col.browserMark][fingerprintName] = fcc //將本次fcc存起來(lái)
lastRecordMap[fingerprintName] = { value: fingerprintValue, createdAt: row.createdAt };
}
else if (!lastRecord) {//此時(shí)認(rèn)為是此類型指紋首次出現(xiàn)
lastRecordMap[fingerprintName] = { value: fingerprintValue, createdAt: row.createdAt };
}
}
}}123456789101112131415161718192021222324252627上述偽代碼中fccCollector變量的結(jié)構(gòu)如下:
fccCollector={
browserMark1:{
fonts:[123,4341,111], //單位s,每一個(gè)數(shù)組元素是一個(gè)變化周期
domBlockers:[4213],
...//依次是32個(gè)指紋
},
browserMark2:{
fonts:[123],
domBlockers:[123],
...
},
...//依次是全部的browserMark}上述偽代碼中lastRecord變量的結(jié)構(gòu)如下:
{
fonts:{
value:"cde2267cc4c61e7bd9ebb893e2da3193",
createdAt:1640835596
},
domBlockers:{
value:"fa2fc67cc4c61e7bd9ebb893e2da3512",
createdAt:1640835341
},
...
}afcc(指紋平均變化周期):
全部變化周期相加的和除以變化周期的數(shù)量，對(duì)計(jì)算結(jié)果向上取整。如果沒(méi)有變化，則認(rèn)為變化周期是0。但凡有變化，由于向上取整，平均變化周期必然大于等于1。偽代碼如下:
//例如計(jì)算browserMark為cde2267cc4c61e7bd9ebb893e2da3193的設(shè)備的fonts指紋的平均變化周期function calculateAfcc() {
const browserMark = "cde2267cc4c61e7bd9ebb893e2da3193"
const fontsFcc = fccCollector[browserMark].fonts;
let sum = 0
if (fontsFcc.length > 0) {
for (let i = 0; i < fontsFcc.length; i++) {
sum += fontsFcc[i]
}
return Math.ceil(sum / fontsFcc.length)
}
return 0}最終結(jié)果的計(jì)算規(guī)則
后端計(jì)算方法允許接受兩個(gè) 參數(shù)：
計(jì)算結(jié)果 如下：
計(jì)算方法的描述
根據(jù)t來(lái)篩選指定日期范圍內(nèi)的記錄，并按照browserMark分組，分組數(shù)記為c。然后計(jì)算每組內(nèi)每種指紋的「平均變化周期」，也就是說(shuō)每個(gè)browserMark都會(huì)對(duì)應(yīng)32個(gè)「平均變化周期」。然后按照32種指紋將全部「平均變化周期」分成32組，每組有c條數(shù)據(jù)。遍歷這c條數(shù)據(jù)計(jì)算出值大于等于x的條目的數(shù)量，用這個(gè)數(shù)量除以c，得到p。
前端展現(xiàn)
（為保護(hù)機(jī)密，上圖使用虛擬數(shù)據(jù)）
因?yàn)楹茈y做到某個(gè)指紋在所有設(shè)備上的平均變化周期都大于等于x，因此在前端還要經(jīng)過(guò)一道篩選，來(lái)決定要放棄多少設(shè)備。
「生成時(shí)間」指標(biāo)
在這一指標(biāo)中，我需要觀察指紋的「生成時(shí)間」 是否在大多數(shù)設(shè)備上都能達(dá)到可接受的水平。
后端計(jì)算
中間變量的計(jì)算規(guī)則
在計(jì)算出最終結(jié)果之前會(huì)產(chǎn)生一些中間變量，下面列出了這些變量的計(jì)算規(guī)則。同樣的，這些計(jì)算規(guī)則只是為了講述清楚我希望得到什么樣的計(jì)算結(jié)果，而不是要對(duì)計(jì)算過(guò)程的寫(xiě)法做出的規(guī)定。
每臺(tái)設(shè)備的某指紋的平均生成時(shí)間
依據(jù)browserMark對(duì)記錄做分組，用組內(nèi)每條記錄的createdAt相加得到的和除以組內(nèi)記錄的數(shù)量得到平均生成時(shí)間。對(duì)計(jì)算結(jié)果向上取整。
最終結(jié)果的計(jì)算規(guī)則
后端計(jì)算方法允許接受兩個(gè) 參數(shù)，如下：
計(jì)算結(jié)果 如下：
計(jì)算方法的描述
根據(jù)t來(lái)篩選指定日期范圍內(nèi)的記錄，并按照browserMark分組，分組數(shù)記為c。然后計(jì)算每組內(nèi)每種指紋的「平均生成時(shí)間」，也就是說(shuō)每個(gè)browserMark都會(huì)對(duì)應(yīng)32個(gè)「平均生成時(shí)間」。然后按照32種指紋將全部「平均生成時(shí)間」分成32組，每組有c條數(shù)據(jù)。遍歷這c條數(shù)據(jù)計(jì)算出值小于等于x的條目數(shù)量，用這個(gè)數(shù)量除以c，得到p。
前端展現(xiàn)
因?yàn)楹茈y做到某個(gè)指紋在所有設(shè)備上的平均生成時(shí)間都小于等于x，因此在前端還要經(jīng)過(guò)一道篩選，來(lái)決定要放棄多少設(shè)備的使用體驗(yàn)。
該文章在 2023/8/4 1:23:36 編輯過(guò)
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