识别每一位访客。即便处于无痕模式。

我们的识别系统将 130+ 项信号划分为三个稳定性层级。第 1 层（画布、WebGL、音频指纹等硬件信号）构成核心身份，极少变化。第 2 层（特性检测、CSS 查询等浏览器级信号）会随浏览器更新而改变，但通过加权相似度匹配重新连接。第 3 层（user agent、时区等易变信号）用于置信度评分，但绝不会破坏识别。这种分层方式能在浏览器更新中保持访客 ID 稳定，而更简单的基于哈希的系统则会失效。

当回访访客呈现略有变化的信号（例如在 Chrome 更新之后）时，我们的服务端引擎会使用跨信号层级的加权汉明距离计算相似度分数。硬件级信号的权重是易变信号的 4 倍。如果综合相似度超过置信度阈值（默认 0.85），则返回同一个访客 ID。这消除了困扰静态指纹方案的身份碎片化问题。

访客 ID 能够在无痕会话、Cookie 清除、VPN 切换乃至同一硬件上更换浏览器后依然存续。硬件级信号——画布渲染、WebGL 参数、音频 DSP 特征——无论隐私设置如何都保持恒定。随后，服务端配置文件匹配会在纯 Cookie 方案彻底跟丢的场景中重新连接访客。

每次识别响应都包含一个介于 0 与 1 之间的置信度分数。该分数反映当前信号集合属于所识别访客的概率，同时考虑预期的信号漂移、匹配信号的数量以及匹配信号的唯一性。分数高于 0.95 表示几乎确定的匹配；介于 0.85 与 0.95 之间表示在存在部分信号变化时的可能匹配；低于 0.85 则触发分配新的访客 ID。