엔트로피(핑거프린팅)의 작동 방식
엔트로피는 불확실성을 정량화합니다. 모집단에서 거의 동일한 확률의 여러 값을 취하는 신호는 거의 항상 같은 값을 취하는 신호보다 더 많은 비트의 엔트로피를 담습니다. 예를 들어, 드문 canvas 해시는 대다수 사용자가 공유하는 흔한 플랫폼 문자열보다 훨씬 더 강하게 디바이스를 구별합니다.
신호가 독립적일 때 그 엔트로피는 합산되므로, 여러 개의 적당한 신호를 결합하면 수십억 개 중에서 하나의 디바이스를 특정하기에 충분한 총 비트를 산출할 수 있습니다. 실제로는 신호가 부분적으로 상관되어 있어, 조합의 유효 엔트로피는 단순 합보다 작으며, 그래서 신중한 선택과 가중이 중요합니다.
핑거프린팅 시스템은 관찰된 분포로부터 각 신호의 엔트로피를 추정하고 안정적인 고엔트로피 신호를 우선합니다. 프라이버시 및 안정성과의 긴장이 있습니다. 가장 식별력 있는 신호가 동시에 가장 바뀌기 쉽거나 안티핑거프린팅 도구에 의해 교란되기 쉬운 신호일 수 있습니다.
엔트로피(핑거프린팅)이(가) 사기 방지에서 중요한 이유
엔트로피는 디바이스 식별의 이론적 근간이며, 왜 많은 속성을 결합하면 지속적인 식별자가 만들어지는 반면 어느 단일 속성으로는 그렇지 않은지를 설명합니다. 사기 방지에서 그것은 어떤 신호를 가장 신뢰할지와 일치가 얼마나 확신될 수 있는지를 안내하여, 디바이스 인식의 신뢰성을 직접 형성합니다. 엔트로피를 이해하는 것은 또한 고엔트로피 신호가 가려졌을 때 식별의 한계를 명확히 합니다.
TRACIO의 처리 방식
TRACIO의 130개 이상 신호 사용은 엔트로피에 기반합니다. 플랫폼은 변화에 견고함을 유지하면서 변별력을 극대화하기 위해 정보 함량과 안정성에 따라 신호를 선택하고 가중합니다. 어느 하나의 고엔트로피 값을 좇는 대신, TRACIO는 여러 신호를 융합하여 하나를 가리더라도 식별이 무너지지 않도록 합니다. 이 설계는 내부 벤치마크에서의 99.5% 식별 정확도를 뒷받침합니다.