[發(fā)明專利]確定具有聚集性的設(shè)備群的方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010005903.4
• 申請(qǐng)日: 2020-01-03
• 公開（公告）號(hào): CN111222123B
• 公開（公告）日: 2022-08-19
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王耀東
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 蘇寧金融科技（南京）有限公司
• 主分類號(hào): G06F21/44
• 分類號(hào): G06F21/44
• 代理公司: 北京市萬(wàn)慧達(dá)律師事務(wù)所 11111
• 代理人: 劉艷麗

本申請(qǐng)涉及一種確定具有聚集性的設(shè)備群的方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括：確定要確定聚集性的N個(gè)設(shè)備；將所述N個(gè)設(shè)備進(jìn)行兩兩組合，得到M個(gè)設(shè)備對(duì)；獲取每個(gè)設(shè)備對(duì)的設(shè)備硬件信息和設(shè)備操作信息等設(shè)備信息，根據(jù)所述設(shè)備信息確定每個(gè)設(shè)備對(duì)的設(shè)備相似度；根據(jù)所述每個(gè)設(shè)備對(duì)的設(shè)備相似度確定所述N個(gè)設(shè)備中具有聚集性的設(shè)備群。本發(fā)明實(shí)施例能夠精準(zhǔn)地從多個(gè)設(shè)備中識(shí)別出具有聚集性的設(shè)備群。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種確定具有聚集性的設(shè)備群的方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

設(shè)備指紋用于識(shí)別設(shè)備唯一性。目前常用的設(shè)備指紋技術(shù)是通過(guò)部署在客戶端的JS(JavaScript)代碼或SDK(Software Development Kit，軟件開發(fā)工具包)主動(dòng)收集與設(shè)備相關(guān)的信息，更多是硬件方面的信息，比如設(shè)備的系統(tǒng)版本號(hào)、瀏覽器的語(yǔ)言設(shè)置及其時(shí)區(qū)、設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)配置等信息，并將這些信息進(jìn)行組合，通過(guò)特定的哈希算法得到一個(gè)設(shè)備指紋ID值，作為該設(shè)備的唯一標(biāo)識(shí)符。

然而，由于設(shè)備指紋的生成依賴于設(shè)備的相關(guān)信息，所以設(shè)備的相關(guān)信息如果發(fā)生改變，其設(shè)備指紋也會(huì)隨之改變。有些不良用戶就利用該設(shè)備指紋技術(shù)存在的局限，會(huì)使用一些手段來(lái)改變?cè)O(shè)備的設(shè)備指紋，比如修改瀏覽器配置信息，甚至通過(guò)軟件篡改設(shè)備的硬編碼、IP地址，UserAgent(用戶代理)等重要信息，使得同一設(shè)備在同一APP或?yàn)g覽器上可以對(duì)應(yīng)有不同的設(shè)備指紋，這樣不良用戶使用數(shù)量很少的設(shè)備就能在網(wǎng)上生成數(shù)量很多的設(shè)備指紋，由于一個(gè)設(shè)備指紋會(huì)被識(shí)別為一個(gè)設(shè)備，所以不良用戶使用上述操作就能用少量設(shè)備在網(wǎng)絡(luò)上偽裝成大量設(shè)備，進(jìn)而方便其從事不良活動(dòng)。

因此，如何從數(shù)量龐大的設(shè)備中識(shí)別出互相關(guān)聯(lián)的設(shè)備是亟需解決的問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)，提供了一種確定具有聚集性的設(shè)備群的方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，通過(guò)本發(fā)明實(shí)施例的方法，能夠?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)地從多個(gè)設(shè)備中識(shí)別出具有聚集性的設(shè)備群。

本發(fā)明根據(jù)第一方面提供了一種確定具有聚集性的設(shè)備群的方法，包括：

確定要確定聚集性的N個(gè)設(shè)備；

將所述N個(gè)設(shè)備進(jìn)行兩兩組合，得到M個(gè)設(shè)備對(duì)，其中，N和M之間的關(guān)系為：N為大于1的正整數(shù)，M為大于0的正整數(shù)；

獲取每個(gè)設(shè)備對(duì)的設(shè)備信息，所述設(shè)備信息包括設(shè)備硬件信息和設(shè)備操作信息，根據(jù)所述設(shè)備信息確定每個(gè)設(shè)備對(duì)的設(shè)備相似度；

根據(jù)所述每個(gè)設(shè)備對(duì)的設(shè)備相似度確定所述N個(gè)設(shè)備中具有聚集性的設(shè)備群。

在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述每個(gè)設(shè)備對(duì)的設(shè)備信息是每個(gè)設(shè)備對(duì)包括的第一設(shè)備的第一設(shè)備信息和第二設(shè)備的第二設(shè)備信息，所述第一設(shè)備信息和第二設(shè)備信息分別包括K個(gè)對(duì)應(yīng)不同特征類別的特征信息，K為大于0的正整數(shù)。

在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述根據(jù)所述設(shè)備信息確定每個(gè)設(shè)備對(duì)的設(shè)備相似度，包括：

將每個(gè)設(shè)備對(duì)的第一設(shè)備信息的K個(gè)特征信息和第二設(shè)備信息的K個(gè)特征信息按照特征類別進(jìn)行配對(duì)，得到K個(gè)特征信息對(duì)；

對(duì)每個(gè)特征信息對(duì)進(jìn)行相似度分析處理，得到K份特征相似度；

對(duì)所述K份特征相似度進(jìn)行匯總處理，得到每個(gè)設(shè)備對(duì)的設(shè)備相似度。

在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述對(duì)每個(gè)特征信息對(duì)進(jìn)行相似度分析處理，包括：

確定各個(gè)特征信息對(duì)的信息類型；

使用與各個(gè)特征信息對(duì)的信息類型對(duì)應(yīng)的算法，對(duì)各個(gè)特征信息對(duì)進(jìn)行處理。

在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述根據(jù)所述每個(gè)設(shè)備對(duì)的設(shè)備相似度確定所述N個(gè)設(shè)備中具有聚集性的設(shè)備群，包括：