Servere bruker forskjellige metoder for å fortelle forskjellen mellom klienter, avhengig av kontekst og ønsket nivå av granularitet:

1. IP -adresse:

- mest grunnleggende: Serveren kan differensiere klienter med sine unike IP -adresser. Dette er standard måten å identifisere klienter i et nettverk.

- Begrensninger: Dynamiske IP -er kan endre seg, noe som fører til unøyaktig sporing, og tilbyr ikke detaljert brukerinformasjon.

2. Brukeragent:

- nettspesifikk: Denne HTTP -overskriftsstrengen inneholder informasjon om klientens nettleser, operativsystem og enhet.

- Begrensninger: Kan forfalskes, og gir ikke unik brukeridentifikasjon.

3. Informasjonskapsler:

- Session Management: Servere kan angi informasjonskapsler på kundenes nettlesere, slik at de kan identifisere returnerende brukere og spore øktene sine.

- Begrensninger: Informasjonskapsler kan deaktiveres eller ryddes, og identifiserer ikke brukere på tvers av forskjellige enheter.

4. Innloggingsinformasjon:

- Autentisering: Nettsteder krever ofte at brukere logger seg på, knytter et brukernavn og passord til en unik konto.

- Begrensninger: Krever eksplisitt brukerhandling og sporer ikke anonyme brukere.

5. Enhetsfingeravtrykk:

- kompleks profilering: Ved å analysere forskjellige attributter på klientsiden som nettleserplugins, skjermoppløsning og fontpreferanser, kan servere lage et unikt fingeravtrykk for hver enhet.

- Begrensninger: Kontroversiell på grunn av personvernhensyn, og kan være unøyaktige eller omgås.

6. Unike identifikatorer (UUID -er):

- applikasjonsspesifikk: Servere kan tilordne unike ID -er til klienter ved tilkobling, noe som gir vedvarende sporing i den spesifikke applikasjonen.

- Begrensninger: Er avhengig av at klienten aksepterer og lagrer ID, noe som gjør den sårbar for manipulasjon.

7. Databasesporing:

- vedvarende data: Servere kan lagre informasjon om klientaktivitet, inkludert IP -adresser, brukeragenter og andre detaljer, i en database for senere analyse.

- Begrensninger: Krever robust databaseinfrastruktur og kan være ressurskrevende.

8. Nettverksanalyse:

- trafikkmønstre: Servere kan analysere trafikkmønstre og kommunikasjonsegenskaper for å identifisere og differensiere klienter, spesielt i store nettverk.

- Begrensninger: Krever spesialiserte verktøy og kan være utfordrende å implementere.

9. Maskinlæring:

- Avansert profilering: Servere kan bruke maskinlæringsalgoritmer for å analysere forskjellige klientdatapunkter og lage mer nøyaktige og nyanserte profiler.

- Begrensninger: Krever store datasett og sofistikerte algoritmer.

Velge riktig metode:

Den beste metoden for å differensiere klienter avhenger av spesifikke applikasjoner, sikkerhetskrav og personvernhensyn. Balansering av nøyaktighet, effektivitet og brukere av brukeren er avgjørende.