设备智能

设备智能始于客户端，一段脚本在此采集数十项属性：canvas 与 WebGL 的渲染输出、已安装的字体、屏幕与硬件特征、时区与区域设置，以及浏览器 JavaScript 环境的形态。这些原始信号以被动方式收集，无需向访客索取任何东西，描述的是设备本身，而非使用它的人。

随后信号被传输到服务器，在那里用客户端看不到、也无法被信任如实上报的数据加以丰富：IP 信誉、网络类型、地理定位以及跨请求历史。服务器端的丰富之所以重要，是因为坚定的攻击者可以伪造客户端的取值，但对其流量实际如何到达互联网的掌控要小得多。

最后，综合而成的画像被浓缩为稳定的标识符与分值。识别层产生一个可跨会话持续存在的访客标识符，而风险分值与置信分值则量化某次访问有多可信、有多可辨识。下游系统消费这些输出，以放行、质询或拦截流量。