Genug von fehlerhaftem User-Agent-Parsing? 4 häufige Fehler, die du vielleicht machst

In der täglichen Front-End-Entwicklung, beim Design von Web-Crawlern oder in der Sicherheitsforschung ist das User-Agent-Parsing fast unverzichtbar.

Viele denken, dass es reicht, anhand einer User-Agent-Zeichenkette den Browsertyp, das Betriebssystem und das Gerätemodell zu analysieren. In der Praxis gibt es jedoch so einige Fallstricke.

Im Folgenden führen wir dich durch mehrere häufige Fallstricke beim Parsen von User-Agents und zeigen, wie du diese Fehler vermeidest — damit deine Browser-Privatsphäre nicht auf großen Plattformen offengelegt wird.

I. Häufiger Fallstrick Nr. 1: User-Agent-Parsing kann Browser und Geräte vollständig identifizieren?

Viele Einsteiger glauben, dass sie mit einer vollständigen User-Agent-Zeichenkette den Browser, das Betriebssystem und sogar das Gerätemodell eines Nutzers genau bestimmen können.

Das stimmt so nicht. Moderne Browser enthalten aus Kompatibilitätsgründen oft irreführende Informationen in ihren User-Agent-Strings. Zum Beispiel:

•  Chrome-Browser können Kennungen wie “Mozilla/5.0” enthalten, wodurch sie ähnlich wie Firefox erscheinen.

•  Safari unter iOS kann sich als Chrome oder andere Browser ausgeben, um bestimmte Webfunktionen zu unterstützen.

Mit anderen Worten: Sich ausschließlich auf User-Agent-Daten zu verlassen, führt leicht zu Fehleinschätzungen. Deshalb kombinieren immer mehr Sicherheits- und Anti-Betrugs-Systeme browser fingerprinting, um die Genauigkeit zu erhöhen.

Praxistipps:

•  Behandle den User-Agent nicht als einziges Signal. Kombiniere ihn mit IP-Adresse, Bildschirmauflösung, Browser-Erweiterungen und weiteren Daten für eine umfassende Bewertung.

•  Für Crawler oder Automatisierungsskripte solltest du realistische User-Agent-Strings verwenden; andernfalls lassen sie sich von Websites sehr leicht erkennen und blockieren.

II. Häufiger Fallstrick Nr. 2: Parsing-Bibliotheken sind immer genau

Es gibt viele User-Agent-Parsing-Bibliotheken, etwa ua-parser-js und useragent. Viele Entwickler setzen sie direkt ein und nehmen an, dass sie eine einmalige Lösung darstellen.

In Wirklichkeit sind diese Bibliotheken regelbasiert. Wenn ihre Regelsätze hinterherhinken oder Lücken haben, sind Fehler unvermeidlich.

Beispielsweise verwenden einige chinesische Browser (wie 360 Browser oder QQ Browser) einzigartige UA-Formate. Ältere Versionen der Parsing-Bibliotheken erkennen sie möglicherweise als Chrome oder Internet Explorer, was zu ungenauen Statistiken und Verhaltensanalysen führt.

Praxistipps:

•  Aktualisiere deine Parsing-Bibliotheken regelmäßig und verfolge Regel-Updates in Open-Source-Projekten.

•  Füge für spezielle Browser und mobile UA-Strings bei Bedarf eigene Erkennungsregeln hinzu.

III. Häufiger Fallstrick Nr. 3: User-Agent + browser fingerprint reicht aus, um Betrug vollständig zu verhindern

Obwohl viele Systeme inzwischen browser fingerprinting Techniken kombinieren, um abnormales Nutzerverhalten zu identifizieren, gibt es immer noch das Missverständnis vom „Allheilmittel“:

•  Einige Entwickler glauben, dass UA + browser fingerprinting Nutzer präzise identifizieren kann, das ist in der Praxis unrealistisch.

•  Auch wenn fingerprinting die Erkennungsgenauigkeit erhöht, kann es dennoch von Nutzern umgangen werden, die ihren UA, die Bildschirmauflösung, Canvas fingerprints und mehr verändern.

Hier ist ein nützliches Tool, das Erwähnung verdient — ToDetect. Es hilft Entwicklern, schnell zu prüfen:

•  Wie sich ihr fingerprint in verschiedenen Browsern und auf unterschiedlichen Geräten verhält

•  Änderungen nach dem Modifizieren von UA oder Canvas fingerprints

Das ist äußerst hilfreich für Anti-Betrugs-Systeme, Risikokontrolle und sogar zum Debuggen.

Praxistipps:

•  Verlasse dich nicht vollständig auf den User-Agent. Kombiniere browser fingerprints, Verhaltensanalyse und Anfrage-Merkmale, um die Nutzerauthentizität zu bewerten.

•  Verwende Tools wie ToDetect, um verschiedene Szenarien zu simulieren und zu testen, ob deine Schutzstrategien wirksam sind.

IV. Häufiger Fallstrick Nr. 4: Long-Tail-UAs und mobile Geräte ignorieren

Viele konzentrieren sich bei Statistiken oder UA-Analysen nur auf Mainstream-Browser (Chrome, Firefox, Safari) und Desktop-Nutzer.

Dabei werden Long-Tail-Geräte wie mobile Browser, eingebettete Browser, Smart-TVs und Tablets übersehen. Das führt häufig zu:

•  Ungenauen Statistiken

•  Kompatibilitätsproblemen auf Seiten

•  Schlechter Nutzererfahrung

Wenn sich dein Geschäft an mobile Nutzer richtet, ist das besonders wichtig. Du kannst ToDetect oder ähnliche Tools verwenden, um UA-Strings über verschiedene Geräte und Browser hinweg im Batch zu testen und Probleme frühzeitig zu identifizieren.

Fazit

Kurz gesagt: Obwohl das User-Agent-Parsing einfach wirken mag, gibt es in realen Anwendungen viele versteckte Fallstricke.

Erwarte nicht, dass UA allein alles löst. Kombiniere browser fingerprinting, Verhaltensanalyse und sogar Tools wie den ToDetect Fingerprint Checker, um verschiedene Umgebungen für Tests zu simulieren.

User-Agent ist die erste Verteidigungslinie — aber niemals die einzige. Wenn du diese Fallstricke verstehst, vermeidest du Umwege bei Front-End-Analysen, Crawler-Erkennung und Sicherheitsmaßnahmen.