Fingerprinting múi giờ và cài đặt vùng
Fingerprinting múi giờ và cài đặt vùng dùng múi giờ được cấu hình của một thiết bị, các tùy chọn ngôn ngữ, cách định dạng ngày và số cùng các cài đặt vùng liên quan làm các tín hiệu định danh và chứng thực. Các giá trị này phản ánh nơi và cách một người dùng đã thiết lập thiết bị của mình và đặc biệt mạnh mẽ để phát hiện những điểm không nhất quán với định vị địa lý theo mạng.
Fingerprinting múi giờ và cài đặt vùng hoạt động như thế nào
Các trình duyệt phơi bày múi giờ hệ thống, danh sách các ngôn ngữ ưa thích đã sắp thứ tự, và các cài đặt quốc tế hóa chi phối cách định dạng ngày, số và tiền tệ. Các script đọc những giá trị này trực tiếp, và múi giờ đã phân giải có thể lấy được một cách chính xác qua Internationalization API.
Xét riêng lẻ, các giá trị này được nhiều người dùng chia sẻ, nhưng sự kết hợp giữa một múi giờ bất thường với một thứ tự ngôn ngữ cụ thể và một cài đặt vùng định dạng sẽ bổ sung entropy. Quan trọng hơn, chúng cung cấp ngữ cảnh có thể được đối chiếu với các tín hiệu khác như vị trí dựa trên IP.
Vì một người dùng hiếm khi thay đổi múi giờ hoặc các cài đặt ngôn ngữ của mình, các tín hiệu này khá ổn định. Giá trị phân tích chính của chúng nằm ở các phép kiểm tra tính nhất quán: một trình duyệt báo cáo một vùng trong khi vị trí mạng của nó cho thấy một vùng khác là một sự bất thường kinh điển.
Vì sao Fingerprinting múi giờ và cài đặt vùng quan trọng đối với việc ngăn chặn gian lận
Các tín hiệu múi giờ và cài đặt vùng rất hiệu quả trong việc phơi bày sự né tránh, vì những kẻ gian lận định tuyến qua proxy thường quên căn chỉnh cài đặt vùng của thiết bị với vị trí IP mà chúng đang mượn. Một thiết bị tuyên bố một múi giờ trong khi kết nối từ một khu vực địa lý không khớp là một chỉ báo gian lận mạnh. Do đó các tín hiệu này thúc đẩy các phép kiểm tra tính nhất quán định vị địa lý vốn là trung tâm của nhiều mô hình rủi ro.
TRACIO xử lý điều này như thế nào
TRACIO dùng múi giờ và cài đặt vùng trong số các tín hiệu thiết bị của mình và ghép chúng với IP Intelligence để phát hiện những điểm bất khớp giữa vùng được khai báo của một thiết bị và vị trí mạng của nó. Những mâu thuẫn như vậy được làm nổi bật thông qua Smart Signals để làm cơ sở cho việc đánh giá rủi ro. Các tín hiệu này cũng bổ sung một chút entropy khiêm tốn cho việc nhận diện khách truy cập tổng thể mà không bị coi là duy nhất tự thân.
Thuật ngữ liên quan
Tìm hiểu thêm
Câu hỏi thường gặp
Nhận diện mọi thiết bị một cách tự tin
Bắt đầu với gói miễn phí 2,500 lượt gọi API mỗi tháng. Không cần thẻ tín dụng.