Fingerprint Diagnostic — v1.1
SID TS COLLECT
01 / Что ваш браузер рассказал о вас за секунду

Отпечаток
устройства.

Все данные, которые браузер сообщает любому сайту при заходе — без запроса разрешений. Ниже собрано то, что обычно используется в fraud-системах, плюс автоматический анализ на аномалии и явный список того, что получить нельзя.

собираю данные
0%
02 / EXECUTIVE SUMMARY

Итог анализа

Deduced-значения выведены из нескольких источников с указанием того, какой источник оказался приоритетным.

03 / АНОМАЛИИ

Что выглядит подозрительно

Сигналы для fraud-движка: несоответствия, автоматизация, VPN, эмуляторы. Info — не аномалия, а сигнал для скоринга.

04 / NOT AVAILABLE

Что получить невозможно

Данные, которые веб-страница физически не может собрать из браузера. Знание этого списка ценно для privacy policy и разговоров с аудитором.

05 / IDENTITY

Заявленная личность

User-Agent, Client Hints, платформа. То, что браузер говорит о себе — подделывается легче всего.

06 / HARDWARE

Железо и дисплей

CPU, память, GPU через WebGL, разрешение, DPR. Часть этих данных — стабильный ID устройства.

07 / NETWORK

Сеть

WebRTC утечка локальных IP работает даже через VPN. Расхождение публичного и локального IP — сильный fraud-сигнал.

08 / FINGERPRINTS

Графические отпечатки

Canvas, WebGL и Audio рендерятся чуть по-разному на каждой связке GPU + драйвер + ОС. Hash почти уникален.

09 / FONTS

Установленные шрифты

Определены через измерение ширины отрендеренных строк. Список шрифтов — сильный fingerprint.

10 / LOCALE & CAPABILITIES

Локаль и возможности

Timezone, языки, разрешения, медиа-устройства, TTS-голоса, поддержка API. Несоответствия — базовые fraud-признаки.

11 / SENSORS

Сенсоры устройства

Touch, акселерометр, гироскоп. На iOS 13+ motion sensors требуют явное разрешение пользователя.

12 / RAW DATA

Полный дамп

Именно эти поля можно отправить на risk-сервер. В продакшне храните raw-значения отдельно от deduced — полезно для дебага.

fingerprint.json
loading...