[发明专利]一种基于浏览器指纹相似度的零权限移动设备识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及安全认证、访问控制等领域的移动设备识别，特别是一种基于浏览器指纹相似度的零权限移动设备识别方法。

背景技术

国际数据公司(IDC)预测2017年的全球智能手机出货量将增长4.4％，预计将达到15亿3000万台，并在2021增长至17亿7000万。随着计算机技术的发展以及移动设备的普及，通过移动设备在互联网上进行的信息交互越来越多。移动设备识别技术在移动设备网络安全中具有重要作用，例如避免欺骗攻击(spoofing attacks)。此外，该技术还被广泛地应用于广告精确投放、访问控制等领域。华盛顿大学Han等人的统计研究发现移动设备的识别和追踪是广泛存在的。

传统的移动设备识别方法是通过具有唯一性的标识符来标识设备，如国际移动设备识别码(IMEI)、国际移动用户身份(IMSI)，UDID(Unique Device Identifier)、UUID(Universally Unique Identifier)、Android id等。然而，这些明确的标识符存在易篡改、易伪造、获取时需要敏感权限等问题。Yuechi等人提出了一个通过设备录音使用加权向量机与加权表决算法(WSVM-WMV)相结合的移动设备识别方法。Kyle等人提出了一种通过击键力度和加速度计差异特征识别移动设备的方法，但只能应用于基于Android平台的设备。GoethemTV，Scheepers W，Preuveneers D在研究智能终端的三轴加速度器时发现即使同一个型号的加速度器也会因为制造等原因产生细微的差别，提出了一种基于加速度计数据差异的移动设备识别方法，但其所需相同振动刺激的条件较为理想，且采集周期较长。Zhou Z,DiaoW,Liu X以及DasA,Borisov N,Caesar M通过智能终端麦克风记录声音的差异从而抽取特征识别设备，但在记录声音前需要申请RECORD＿AUDIO权限。

由于移动设备使用方便，以及移动设备浏览器性能的不断提高，通过移动设备浏览器访问Web的用户越来越多，来自移动设备访问web网页的访问量呈现一个快速增长的趋势。Eckersley通过分析Web访问的信息交互过程，发现用户访问Web站点时，Web站点能够采集设备硬件、软件配置等信息，通过对这些信息进行组合可以作为设备识别的指纹。当前对浏览器指纹的研究主要在台式机和笔记本电脑上展开。但升级浏览器版本，安装新字体等操作会使指纹特性信息产生变化，静态匹配的方法无法识别来自同一台设备特征信息变化后的指纹。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于浏览器指纹相似度的零权限移动设备识别方法，以克服现有技术中存在的缺陷。

为实现上述目的，本发明的技术方案是：一种基于浏览器指纹相似度的零权限移动设备识别方法，其特征在于，按照如下步骤实现：

步骤S1：通过web站点采集特征信息，并将采集的特征信息存储于数据库中，并对所采集的特征信息对应的字符串进行编码生成指纹；

步骤S2：判断指纹库中是否有相同的指纹存在；若存在，则该判定设备为回访设备；若不存在，则通过相似度计算模型计算各个特征信息的相似度；

步骤S3：若通过第一相似度计算函数的计算结果大于第一阈值，则转至步骤S4；否则，判定该指纹来自新设备，将新设备指纹加入到指纹库；

步骤S4：若通过第二相似度计算函数的计算结果大于第二阈值，且若通过第三相似度计算函数的计算结果大于第三阈值，则转至步骤S5；否则，判定该指纹来自新设备，将新设备指纹加入到指纹库；

步骤S5：若通过第四相似度计算函数的计算结果大于第四阈值，则判定该指纹来自已记录设备，完成设备识别，并更新该设备特征信息变化后的指纹信息；否则，判定该指纹来自新设备，将新设备指纹加入到指纹库。

在本发明一实施例中，所述特征信息包括：UserAgent、ColorDepth、PixelRatio、ScreenResolution、TimeZone、SessionStorage/LocalStorage、Platform、Canvas、Language、Fonts以及MaxTouchPoints。

在本发明一实施例中，在所述步骤S1中，采用base64方式对字符串进行编码。

在本发明一实施例中，在所述步骤S3中，所述第一相似度计算函数为：