设备指纹推论系统及方法与流程

本发明涉及一种设备指纹推论系统及方法。

背景技术：

1、近年来由于疫情的影响，民众都尽量在家通过各电商平台进行网络购物。然而，有不少人为求方便，各个账号都用同样的密码，就有黑客利用这个现象，先是在暗网购买民众外泄的网络账号，利用“撞库攻击(credential stuffing)”猜出密码，藉此登入其他电商平台的会员系统、盗刷信用卡或买了大量游戏点数，而在被盗用者拒绝支付款项的情况下，使得电商平台损失惨重。

2、在避免账号被盗取的防范机制中，设备指纹可作为一种增强的技术，其可通过收集设备的信息以进行设备识别。然而，即使在同一台设备上，从浏览器收集到的设备特征也会与从应用程序收集到的设备特征不同，导致在同一台设备下会产生多个设备指纹。换言之，不同的设备指纹会被视为不同设备，造成电商端得到的客户设备信息是片断的，使得账号被盗取的风险仍无法有效下降。

技术实现思路

1、鉴于上述，本发明提供一种以解决上述问题的设备指纹推论系统及方法。

2、依据本发明一实施例的一种设备指纹推论方法，包含由处理器执行：从运行于使用者设备上的使用者接口取得当前设备数据集合，其中当前设备数据集合包含多个当前设备特征；于当前设备数据集合更包含当前协定位址且设备指纹指标表中不包含对应于当前协定位址的目标设备指纹指标的当前数值时，根据当前协定位址取得关联于使用者设备的历史协定位址、多个第一历史设备特征及目标设备指纹指标的至少一第一历史数值；于当前协定位址符合历史协定位址且多个该当前设备特征符合多个该第一历史设备特征时，将至少一第一历史数值中的一者作为目标设备指纹指标的当前数值；以及于当前协定位址不符合历史协定位址且多个该当前设备特征符合多个该第一历史设备特征时，建立新设备指纹并设定目标设备指纹指标的当前数值指向新设备指纹。

3、依据本发明一实施例的一种设备指纹推论系统包括存储器以及处理器。存储器用于储存关联于使用者设备的设备指纹指标表、历史协定位址、多个第一历史设备特征及目标设备指纹指标的至少一第一历史数值。处理器连接于存储器，用于执行上述的设备指纹推论方法。

4、综上所述，依据本发明一或多个实施例所示的设备指纹推论系统及方法，当使用者设备上的使用者接口从一浏览器切换到另一浏览器时，仍可推论出使用这些浏览器或应用程序的设备为同一台使用者设备。此外，在同一环境(例如，连接到同样的无线网络)中有多台相同机型的使用者设备的情况下，仍可推论出各使用者设备的设备指纹。

5、以上的关于本
技术实现要素：
的说明及以下的实施方式的说明系用以示范与解释本发明的精神与原理，并且为本发明的保护范围提供更进一步的解释。

技术特征：

1.一种设备指纹推论方法，其特征在于，包含由一处理器执行：

2.如权利要求1所述的设备指纹推论方法，其特征在于，更包含由该处理器执行：

3.如权利要求2所述的设备指纹推论方法，其特征在于，多个该历史设备数据集合中的每一者包含多个第二历史设备特征，比对多个该历史设备数据集合与该当前设备数据集合以选择性地将多个该第二历史数值的其中一者作为该目标设备指纹指标的该当前数值包含：

4.如权利要求2所述的设备指纹推论方法，其特征在于，多个该历史设备数据集合中的每一者包含多个第二历史设备特征，比对多个该历史设备数据集合与该当前设备数据集合以选择性地将多个该第二历史数值的其中一者作为该目标设备指纹指标的该当前数值包含：

5.如权利要求2所述的设备指纹推论方法，其特征在于，多个该历史设备数据集合中的每一者包含多个第二历史设备特征，比对多个该历史设备数据集合与该当前设备数据集合以选择性地将多个该第二历史数值的其中一者作为该目标设备指纹指标的该当前数值包含：

6.如权利要求2所述的设备指纹推论方法，其特征在于，多个该历史设备数据集合中的每一者包含多个第二历史设备特征，比对多个该历史设备数据集合与该当前设备数据集合以选择性地将多个该第二历史数值的其中一者作为该目标设备指纹指标的该当前数值包含：

7.如权利要求1所述的设备指纹推论方法，其特征在于，该至少一第一历史数值系多个第一历史数值，该方法更包含由该处理器执行：

8.如权利要求1所述的设备指纹推论方法，其特征在于，该使用者接口系一应用程序编程接口或一浏览器接口。

9.如权利要求8所述的设备指纹推论方法，其特征在于，该应用程序编程接口具有一内嵌式浏览器。

10.如权利要求1所述的设备指纹推论方法，其特征在于，多个该当前设备特征及多个该第一历史设备特征各包含分别对应于一装置类型、一装置模型、一装置品牌、一处理器架构、一装置定点方法、一最大触控点、一声纹、一操作系统名称、一操作系统平台、一屏幕解析宽度、一屏幕解析高度、一颜色深度、一语言码、一语言指纹、一浏览器画布指纹、一字型指纹、一桌面浏览器、一来源因特网协议、一请求因特网协议及一内部网络因特网协议的多者的数据。

11.如权利要求3到6中任一项所述的设备指纹推论方法，其特征在于，多个该第二历史设备特征包含分别对应于一装置类型、一装置模型、一装置品牌、一处理器架构、一装置定点方法、一最大触控点、一声纹、一操作系统名称、一操作系统平台、一屏幕解析宽度、一屏幕解析高度、一颜色深度、一语言码、一语言指纹、一浏览器画布指纹、一字型指纹、一桌面浏览器、一来源因特网协议、一请求因特网协议及一内部网络因特网协议的多者的数据。

12.如权利要求1所述的设备指纹推论方法，其特征在于，更包含由该处理器执行：

13.如权利要求12所述的设备指纹推论方法，其特征在于，该类神经网络模型系基于该使用者设备的该历史协定位址、多个该第一历史设备特征及该目标设备指纹指标的该至少一第一历史数值训练而得。

14.一种设备指纹推论系统，其特征在于，包含：

技术总结
本公开提出一种设备指纹推论方法，包括由处理器执行：从运行于使用者设备上的使用者接口取得包括多个当前设备特征的当前设备数据集合，于当前设备数据集合更包含当前协定位址且设备指纹指标表中不包含对应于当前协定位址的目标设备指纹指标的当前数值时，根据当前协定位址取得历史协定位址、多个第一历史设备特征及目标设备指纹指标的第一历史数值，于当前协定位址符合历史协定位址且多个该当前设备特征符合多个该第一历史设备特征时，将第一历史数值作为目标设备指纹指标的当前数值。本公开亦提出一种设备指纹推论系统，包括存储器及处理器。

技术研发人员：陈信宏,蔡仁豪,何师生
受保护的技术使用者：英属开曼群岛商网际威信股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15