මොසිල්ලා සේවකයින් තෙවන පාර්ශවයන්ට සහ වෙබ් අඩවිවලට දෘශ්‍යමාන විය හැකි බ්‍රවුසරයේ පිවිසුම් පැතිකඩක් මත පදනම්ව පරිශීලකයන් හඳුනා ගැනීමේ හැකියාව පිළිබඳ අධ්‍යයනයක ප්‍රතිඵල. අත්හදා බැලීමට සහභාගී වූ ෆයර්ෆොක්ස් පරිශීලකයින් විසින් සපයන ලද බ්‍රවුසින් පැතිකඩ 52 ක විශ්ලේෂණයකින් පෙන්නුම් කළේ පිවිසෙන අඩවි වල මනාපයන් එක් එක් පරිශීලකයාගේ ලක්ෂණ වන අතර ඒවා නියත බවයි. ලබාගත් බ්‍රවුසින් ඉතිහාස පැතිකඩවල සුවිශේෂත්වය 99% කි. ඒ අතරම, අපි නියැදිය ජනප්‍රිය අඩවි සියයකට පමණක් සීමා කළත් පැතිකඩවල සුවිශේෂත්වය ඉහළ මට්ටමක පවත්වා ගෙන යනු ලැබේ.
සති දෙකක අත්හදා බැලීමක් අතරතුර නැවත හඳුනාගැනීමේ හැකියාව පරීක්ෂා කරන ලදී - පළමු සතියේ සංචාරයන්හි දත්ත දෙවන සතියේ දත්ත සමඟ සංසන්දනය කිරීමට උත්සාහ කරන ලදී. විවිධ වසම් 50ක් හෝ ඊට වැඩි සංඛ්‍යාවක් වෙත පැමිණි පරිශීලකයින්ගෙන් 50%ක් නැවත හඳුනා ගැනීමට හැකි වූ බව පෙනී ගියේය. විවිධ වසම් 150ක් හෝ ඊට වැඩි ප්‍රමාණයකට පිවිසෙන විට, නැවත හඳුනාගැනීමේ ආවරණය 80% දක්වා වැඩි විය. විශාල අන්තර්ගත සපයන්නන්ට ලබා ගත හැකි දත්ත අනුකරණය කිරීම සඳහා අඩවි 10 ක නියැදියක් මත පරීක්ෂණය සිදු කරන ලදී (උදාහරණයක් ලෙස, Google හට මෙම අඩවි 9823 න් 10000, Facebook - 7348, Verizon - 5500 වෙත ප්‍රවේශය පාලනය කළ හැකිය).
මෙම විශේෂාංගය ජනප්‍රිය සම්පත්වල විශාල හිමිකරුවන්ට තරමක් ඉහළ සම්භාවිතාවක් ඇති පරිශීලකයන් හඳුනා ගැනීමට ඉඩ සලසයි. උදාහරණයක් ලෙස, ගූගල්, ෆේස්බුක් සහ ට්විටර්, ඔවුන්ගේ විජට් තෙවන පාර්ශවීය වෙබ් අඩවි වල සත්කාරකත්වය දරන අතර, පරිශීලකයින්ගෙන් 80% ක් පමණ න්‍යායාත්මකව නැවත හඳුනා ගත හැකිය.
ඔබට පෙර විවෘත කළ අඩවි වක්‍ර ක්‍රම මගින් තීරණය කළ හැකිය, උදාහරණයක් ලෙස, JavaScript කේතයේ ජනප්‍රිය වසම් හරහා සෙවීමෙන් සහ සම්පත් පූරණය කිරීමේදී ප්‍රමාදයේ වෙනස තක්සේරු කිරීමෙන් - වෙබ් අඩවිය මෑතකදී පරිශීලකයා විසින් විවෘත කර ඇත්නම්, සම්පත බ්‍රවුසරයෙන් ලබා ගනු ඇත. ක්ෂණිකව පාහේ හැඹිලි. මීට පෙර, විවෘත පිටු තීරණය කිරීම සඳහා භාවිතා කළ හැකිය හැඹිලි HSTS සැකසුම් (HSTS සමඟින් අඩවියක් විවෘත කරන විට, HTTP ඉල්ලීම HTTP වෙත ප්‍රවේශ වීමට උත්සාහ නොකර වහාම HTTPS වෙත හරවා යවනු ලැබේ) සහ CSS දේපලෙහි තත්වය "නැරඹූ".
සමාන අධ්‍යයනයක දී සමාන CSS මත පදනම් වූ ගවේෂණ ඉතිහාස ක්‍රම භාවිතා කරන ලදී. 2009 සිට 2011 දක්වා. මෙම පර්යේෂකයා පිටු 42 ක් පරීක්ෂා කිරීමේදී පරිශීලකයින්ගෙන් 50% ක් සහ පිටු 70 ක් පරීක්ෂා කිරීමේදී 500% ක් හඳුනා ගැනීමේ හැකියාව පෙන්නුම් කළේය. මොසිල්ලා පර්යේෂණ සහ පෙර ප්‍රකාශනයේ නිගමන පැහැදිලි කර ඇති අතර, ගවේෂණ ඉතිහාසය තීරණය කිරීමේ නිරවද්‍යතාවය සැලකිය යුතු ලෙස වැඩි කරන ලද අතර, පරීක්ෂා කරන ලද වසම්වල ආවරණය 6000 සිට 10000 දක්වා වැඩි කරන ලදී (සමස්ත වශයෙන්, වසම් 660000 ක දත්ත ලබා ගන්නා ලදී, නමුත් හඳුනා ගැනීම තක්සේරු කිරීමේදී, a වඩාත් ජනප්‍රිය වසම් 10 ක නියැදිය භාවිතා කරන ලදී).
මූලාශ්රය: opennet.ru