Audio Fingerprinting
Audio fingerprinting एक ऐसी तकनीक है जो Web Audio API का उपयोग करके एक ध्वनि सिग्नल उत्पन्न और प्रोसेस करती है, फिर एक डिवाइस-विशिष्ट पहचानकर्ता व्युत्पन्न करने के लिए संख्यात्मक आउटपुट मापती है। डिवाइसों में ऑडियो हार्डवेयर, डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग और फ़्लोटिंग-पॉइंट व्यवहार में अंतर के कारण वही संश्लेषित ऑडियो हल्के-से भिन्न परिणाम उत्पन्न करता है।
Audio Fingerprinting कैसे काम करता है
एक स्क्रिप्ट एक ऑडियो प्रोसेसिंग ग्राफ़ बनाती है, सामान्यतः एक ऑसिलेटर का उपयोग करके एक तरंगरूप उत्पन्न करती है जिसे कंप्रेसर या एनालाइज़र जैसे नोड्स से गुज़ारा जाता है। महत्वपूर्ण बात यह है कि ऑडियो प्रायः एक ऑफ़लाइन संदर्भ में प्रोसेस किया जाता है, इसलिए कोई ध्वनि सुनाई नहीं देती; लक्ष्य शोर करना नहीं बल्कि परिणामी नमूना मानों की गणना करना है।
स्क्रिप्ट प्रोसेस किए गए नमूनों को वापस पढ़ती है और उन्हें एक सघन हैश या सारांश सांख्यिकी में घटा देती है। चूँकि यह गणना ब्राउज़र के ऑडियो स्टैक और डिवाइस के फ़्लोटिंग-पॉइंट कार्यान्वयन से होकर गुज़रती है, सूक्ष्म भिन्नताएँ एक ऐसे मान में संचित होती हैं जो एक डिवाइस के लिए एकसमान और डिवाइसों के बीच भिन्न होता है।
ऑडियो फ़िंगरप्रिंट मध्यम रूप से स्थिर होती हैं और एक ऐसा आयाम जोड़ती हैं जो ग्राफ़िक्स-आधारित सिग्नलों से स्वतंत्र है, जो समग्र फ़िंगरप्रिंट को सशक्त करता है। अन्य रेंडरिंग जाँचों की तरह, इन्हें ऐसे गोपनीयता उपकरणों द्वारा गड़बड़ किया जा सकता है जो ऑडियो आउटपुट में शोर इंजेक्ट करते हैं, और वह गड़बड़ी स्वयं पहचानी जा सकती है।
फ्रॉड रोकथाम के लिए Audio Fingerprinting क्यों मायने रखता है
Audio fingerprinting स्वतंत्र एन्ट्रॉपी जोड़ती है जो canvas और WebGL सिग्नलों की पूरक है, जिससे संयुक्त डिवाइस प्रोफ़ाइल को विश्वसनीय रूप से जाली बनाना कठिन हो जाता है। धोखाधड़ी की रोकथाम के लिए यह विविधता मायने रखती है, क्योंकि जालसाज़ी उपकरण सिग्नल की एक श्रेणी को निष्प्रभावी कर सकते हैं जबकि अन्य को अछूता छोड़ देते हैं, इसलिए ऑडियो की क्रॉस-जाँच असंगत या हेरफेर किए गए परिवेशों को उजागर करने में मदद करती है। यह उपयोगकर्ता को दिखाई देने वाले प्रभावों के बिना पृष्ठभूमि में मौन रूप से भी काम करती है।
TRACIO इसे कैसे संभालता है
TRACIO ऑडियो-स्टैक व्यवहार को अपने अनेक डिवाइस सिग्नलों में से एक के रूप में शामिल कर सकता है, जो ग्राफ़िक्स-आधारित जाँचों से लंबवत होने के कारण मूल्यवान है। इसे अवलोकित स्थिरता के अनुसार भारित किया जाता है और एक स्वतंत्र पहचानकर्ता के रूप में नहीं बल्कि अन्य सिग्नलों की पुष्टि करने के लिए उपयोग किया जाता है। जब ऑडियो आउटपुट में जानबूझकर शोर इंजेक्शन के चिह्न दिखते हैं, TRACIO उस असंगति को परिवेश के अपने आकलन में सम्मिलित करता है।
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