เครื่องมือการตรวจจับลายนิ้วมือเบราว์เซอร์ถูกใช้เพื่อระบุลักษณะของอุปกรณ์ที่เบราว์เซอร์เปิดเผยเมื่อเข้าถึงเว็บเพจ และวิเคราะห์ความเป็นเอกลักษณ์และความเสถียรของลักษณะเหล่านี้
เครื่องมือเหล่านี้ใช้การตั้งค่าระบบ พารามิเตอร์ฮาร์ดแวร์ คุณสมบัติของเครือข่าย และผลลัพธ์การเรนเดอร์ เพื่อช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจว่าสภาพแวดล้อมการท่องเว็บของพวกเขาสอดคล้องกันหรือไม่ และมีความผิดปกติใด ๆ หรือไม่
ด้านล่างนี้ เราจะแนะนำแพลตฟอร์มการตรวจจับลายนิ้วมือเบราว์เซอร์ที่ใช้งานได้จริงในปี 2025 และการประเมินคุณสมบัติของพวกเขา
ภาพรวม
ToDetect เป็นแพลตฟอร์มการตรวจจับลายนิ้วมือเบราว์เซอร์ที่มีอินเทอร์เฟซภาษาจีน รองรับการตรวจจับแบบเรียลไทม์และแสดงรายงานแบบกราฟิก วิเคราะห์หลายพารามิเตอร์เพื่อให้ผู้ใช้เข้าใจการสอดคล้องระหว่างสภาพแวดล้อมเบราว์เซอร์ปัจจุบันกับการตั้งค่าอุปกรณ์จริง

รายการตรวจจับหลัก
พารามิเตอร์ระบบ: ระบบปฏิบัติการ เวอร์ชันเบราว์เซอร์ ภาษา เขตเวลา ฯลฯ
ลายนิ้วมือกราฟิกและเสียง: Canvas, WebGL, AudioContext
ฟอนต์ ปลั๊กอิน ลักษณะเครือข่าย
ความละเอียด ตัวระบุพร็อกซี การวิเคราะห์ความเสถียรของลายนิ้วมือ
คุณสมบัติ
ตรวจจับเร็ว โครงสร้างหน้าเว็บเรียบง่าย การแสดงผลลัพธ์ชัดเจน
สร้างรายการพารามิเตอร์ละเอียดในรายงาน และเน้นคุณสมบัติสำคัญด้วยกราฟ
ช่วยประเมินความสมบูรณ์และความสอดคล้องของสภาพแวดล้อม
ภาพรวม
BrowserLeaks เป็นเว็บไซต์ตรวจจับครบวงจรที่เปิดตัวมาแต่แรก ให้การวิเคราะห์หลายมิติ ตั้งแต่ระบบไปจนถึงเลเยอร์สคริปต์

โมดูลตรวจจับ
ข้อมูลเบราว์เซอร์ ปลั๊กอิน อินเทอร์เฟซเครือข่าย
การเรนเดอร์กราฟิก เขตเวลา และภาษา
คุณสมบัติ
พารามิเตอร์ผลลัพธ์จำนวนมาก ข้อมูลครบถ้วน
ผลลัพธ์แสดงเป็นส่วน ๆ สะดวกสำหรับการเปรียบเทียบทางเทคนิค
ไม่มีการให้คะแนนอัตโนมัติ ผู้ใช้ต้องประเมินความแตกต่างของลายนิ้วมือด้วยตนเอง
เหมาะสำหรับผู้มีทักษะด้านเทคนิค เหมาะสำหรับการวิเคราะห์เชิงลึกหรือการตรวจสอบสคริปต์
ภาพรวม
AmIUnique พัฒนาโดยมหาวิทยาลัยตูลูส ประเทศฝรั่งเศส เน้นการวิเคราะห์ความเป็นเอกลักษณ์ของลายนิ้วมือเบราว์เซอร์

ผลการตรวจจับ
รายการพารามิเตอร์
เปรียบเทียบกับฐานข้อมูลตัวอย่าง
อัตราความเป็นเอกลักษณ์ของเบราว์เซอร์ในกลุ่มตัวอย่างทั่วโลก
คุณสมบัติ
ช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจว่าเบราว์เซอร์ของตนหายากเพียงใด
โครงสร้างผลลัพธ์ชัดเจน และการใช้งานง่าย
เหมาะสำหรับงานวิจัยลายนิ้วมือและเพื่อการศึกษา
ภาพรวม
เปิดตัวโดย Electronic Frontier Foundation (EFF) เน้นการตรวจสอบเพื่อปกป้องความเป็นส่วนตัว

รายการตรวจจับ
ตรวจสอบว่ามีการเปิดใช้งานฟีเจอร์ป้องกันลายนิ้วมือหรือไม่
ความเป็นเอกลักษณ์ของลายนิ้วมือ
การทดสอบป้องกันการติดตามโฆษณา
คุณสมบัติ
ผลลัพธ์จะแสดงเป็น "สามารถติดตามได้หรือไม่"
เหมาะสำหรับผู้ใช้ที่ให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัวเพื่อประเมินประสิทธิภาพเบราว์เซอร์อย่างรวดเร็ว
ภาพรวม
FingerprintJS เป็นแพลตฟอร์มสาธิตอย่างเป็นทางการของไลบรารีจดจำลายนิ้วมือแบบโอเพ่นซอร์ส โดยเน้นการสาธิตผลการสร้างอัลกอริทึม

รายการตรวจจับ
พารามิเตอร์เบราว์เซอร์และระบบ
ลายนิ้วมือ Canvas และ Audio
การตั้งค่าเครือข่ายและภาษา
คุณสมบัติ
เน้นการทดสอบสำหรับนักพัฒนา
ผลลัพธ์เป็นข้อมูลแฮชที่มีโครงสร้าง; ไม่ให้การวิเคราะห์ความเป็นส่วนตัว
ภาพรวม
CreepJS เป็นโครงการตรวจจับลายนิ้วมือเชิงลึกที่ดูแลโดยชุมชน มีการตรวจจับอย่างครบถ้วนมาก

ขอบเขตการตรวจจับหลัก
ลายนิ้วมือ Canvas, WebGL, AudioContext
รายละเอียด GPU และอัตราการรีเฟรช
ความผิดพลาดทางคณิตศาสตร์และประสิทธิภาพการต้านการเอียงขอบ
ความแตกต่างในการเรนเดอร์ฟอนต์
คุณสมบัติ
มีข้อมูลผลลัพธ์จำนวนมาก เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ความแตกต่างระดับต่ำ
กระบวนการตรวจจับใช้เวลานานกว่าและต้องการประสิทธิภาพของอุปกรณ์สูงกว่า
| ชื่อเครื่องมือ | วัตถุประสงค์หลัก | มิติการตรวจจับ | ภาษา | ผู้ใช้ที่เหมาะสม |
|---|---|---|---|---|
| ToDetect | การตรวจจับและรายงานกราฟิก | ครอบคลุมมาก | หลายภาษา | ผู้ใช้ทั่วไป / นักพัฒนา / ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคนิค |
| BrowserLeaks | การตรวจจับเชิงเทคนิคและการวิเคราะห์พารามิเตอร์ | ครอบคลุม | อังกฤษ | บุคลากรทางเทคนิค นักวิจัย |
| AmIUnique | วิจัยความเป็นเอกลักษณ์ | ปานกลาง | อังกฤษ / ฝรั่งเศส | นักวิจัย ผู้ใช้ทั่วไป |
| Cover Your Tracks | ประเมินการปกป้องความเป็นส่วนตัว | ปานกลาง | อังกฤษ | ผู้ใช้ที่ให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัว |
| FingerprintJS | สาธิตอัลกอริทึมและการทดสอบนักพัฒนา | ปานกลาง | อังกฤษ | นักพัฒนา |
| CreepJS | การวิจัยเชิงลึกและการตรวจจับละเอียด | ครอบคลุม | อังกฤษ | นักวิจัยด้านความปลอดภัย |
เครื่องมือตรวจจับลายนิ้วมือเบราว์เซอร์แต่ละตัว ขึ้นอยู่กับตรรกะการจดจำและวิธีการเก็บข้อมูลของตัวเอง จะแสดงขอบเขตและโครงสร้างของข้อมูลที่แตกต่างกัน
บางเครื่องมือเน้นการตรวจจับความสมบูรณ์ของพารามิเตอร์ระดับต่ำ
บางเครื่องมือเน้นสถิติความเป็นเอกลักษณ์ของลายนิ้วมือ
บางเครื่องมือเชี่ยวชาญในการรายงานกราฟิกหรือประสิทธิภาพการปกป้องความเป็นส่วนตัว
เมื่อวิเคราะห์ผลการตรวจจับ ผู้ใช้ควรพิจารณามิติที่เครื่องมือแสดง เช่น การตั้งค่าระบบ ข้อมูลการเรนเดอร์ และตัวระบุเครือข่าย ข้อมูลเหล่านี้สะท้อนถึงความสอดคล้องระหว่างเบราว์เซอร์และสภาพแวดล้อมระบบ และให้เป็นข้อมูลอ้างอิงสำหรับการปรับหรือการตรวจสอบต่อไป