用设备指纹须要注意许多特点，在身份认证的需要下，准确度规定很高。整合营销在80%

或91%的准确度也许就可以了，但安全领域明显不可以。为提升准确度，设备指纹选用了好几

个指纹识别空间向量。前边说的全部空间向量都可以随意搭配，但总体受制于客户体验和认证

成本费用。首位到第三种涉及到网络终端javasScript，会造成非零但较小的花销。为了更好地

幫助较为空间向量，并给予搭配也许，还须要给予可辨识度的估计值。

 

 

 

事实上设备指纹的全部构成部分都是会产生变化，但有一些搭配（如台式电脑或非常少移动终

端的时区时间）的转变頻率也许比别的搭配（如浏览器版本）低得多。设备指纹的重特大转变

也许规定网站服务器对客户的认证退级，利用2次短消息再次认证。因而从易用性的视角来说

，最好运用1个随時间平稳的指纹识别方式，即在给出時间内，有充足多平稳空间向量。利用

运用好几个空间向量完成转变的得分体制，能够提升总体指纹识别的可靠性。在Eckersley的

实证分析中，提及的优化算法在63%的机器设备中合理地将新老指纹识别关联性，准确度做

到98.1%。假如那样的优化算法用以身份认证，乱报依然非常大。

 

 

第一种到第三种的空间向量大多数相对稳定，但也是有某些除外：假如客户升级电脑操作系

统、转换电脑浏览器、组装或删掉谷歌插件等，关键的硬件软件关键点会有时候产生变化。

量显示会产生变化，因为蓄电池会老旧化。HTML5画板3D渲染关键点会伴随着电脑浏览器、

电脑操作系统或显卡驱动程序升级而转变。CSS功能检测和2(f)javasScript规范统一性会伴

随着浏览器升级而转变。
 

 

相比之下，第四类的空间向量一般不太平稳：
 

网络ip、4(b)所在位置和4(f)DNS解析会伴随着客户从不一样地址登陆而转变。
 

TCP/IP协议栈指纹识别会伴随着路由器转变，这种转变会干扰到客户和集群服务器的来回

延迟时间和跳数得。假如客户从不一样的网络位置登陆，则能够观测到附加的转变，比如

，数据网络路由协议的MTU，或是因为不一样的服务器防火墙标准对检验数据文件的回应

。协议指纹识别会伴随着电脑浏览器或SSL/TLS库的升级而转变。伴随着時间的变化，

NAT后边服务器是不平稳的，机器设备也许会进到和脱离数据网络。

 

 

除外的是4(i)广告拦截器检验和4(g)数字时钟偏位，TCP时间格式体现的是CPU数字时钟

偏位，相应平稳。就算是在长期内不稳定的空间向量，假如只在短期内内开展鉴别，比

如在每天、1小时或1个对话中，则依然有效。