iOS端末のフィンガープリントを用いた識別における手法ごとの精度の比較

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Web利用者の識別に利用される技術の一つにフィンガープリンティングがある．フィンガープリンティングはブラウザから取得可能な情報を複数組み合わせ，その差異を基にサーバ側で識別を行う．しかしiOS端末は取得可能な情報が少なく，それに応じて差異も出にくくなるため，他OSの端末と比べて識別が難しくなる． 本研究ではiOS端末から取得した3,233サンプルを用いて，ルールベースによる手法と深層学習による手法でiOS端末の識別を行った．その結果，F_1値はルールベースの場合が0.66，深層学習の場合が0.8となった．よって，ルールベースと比較して，深層学習による手法がより精度が高いことが分かった．

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