Ⅰ WEB是什麼意思
web意思是全球廣域網。
web即全球廣域網，也稱為萬維網，它是一種基於超文本和HTTP的、全球性的、動態交互的、跨平台的分布式圖形信息系統。
是建立在Internet上的一種網路服務，為瀏覽者在Internet上查找和瀏覽信息提供了圖形化的、易於訪問的直觀界面，其中的文檔及超級鏈接將Internet上的信息節點組織成一個互為關聯的網狀結構。
起源：
1989年CERN（歐洲粒子物理研究所）中由Tim Berners-Lee領導的小組提交了一個針對Internet的新協議和一個使用該協議的文檔系統，該小組將這個新系統命名為World Wide Web，它的目的在於使全球的科學家能夠利用Internet交流自己的工作文檔。
這個新系統被設計為允許Internet上任意一個用戶都可以從許多文檔服務計算機的資料庫中搜索和獲取文檔。1990年末，這個新系統的基本框架已經在CERN中的一台計算機中開發出來並實現了,1991年該系統移植到了其他計算機平台，並正式發布。
Ⅱ whatweb指紋識別工具有什麼用
公安局是用專用的指紋採集儀來採集罪犯的指紋，
Ⅲ web是什麼意思
web是互聯網的總稱，即全球廣域網，也稱為萬維網，它是一種基於超文本和HTTP的、全球性的、動態交互的、跨平台的分布式圖形信息系統。
web是建立在Internet上，可以為瀏覽者在Internet上查找和瀏覽信息提供了圖形化的界面，其中的文檔及超級鏈接將Internet上的信息節點組織成一個互為關聯的網狀結構。
web分為Web客戶端和Web伺服器程序。 WWW可以讓Web客戶端（常用瀏覽器）訪問瀏覽Web伺服器上的頁面。
(3)web設備指紋什麼意思擴展閱讀：
Web的一個主要的概念是超文本鏈接。它使得文本不再像一本書一樣是固定的線性的，而是可以從一個位置跳到另外的位置並從中獲取更多的信息，還可以轉到別的主題上。
想要了解某一個主題的內容只要在這個主題上點一下，就可以跳轉到包含這一主題的文檔上。正是這種多連接性把它稱為Web。
Ⅳ 指紋的重要概念
指紋識別技術作為一個新的IT技術領域，自身具有許多新的概念。了解指紋識別技術的概念有助於准確的理解指紋識別技術。 識別與驗證並不是指紋識別演算法領域的問題，而是指紋識別系統的問題。指紋識別是指在1：N模式下匹配指紋特徵值。它是從多個指紋模板中識別出一個特定指紋的過程。其結果是，「有」或者「沒有」。有時會給出「是誰」的信息。
指紋驗證是指在1：1模式下匹配指紋特徵值。它是拿待比對的指紋特徵模板與事先存在的另一個指紋特徵模板進行一次匹配的過程。其結果是「是不是」。在一個系統中既可以採用1：1模式也可以採用1：N模式，這是取決於應用系統的特點和要求。有時候還可以業務模式的需要，把1:N模式轉化為1:1模式以提高系統安全性和比對速度。
優點：
1.指紋是人體獨一無二的特徵，並且它們的復雜度足以提供用於鑒別的足夠特徵；
2.如果要增加可靠性，只需登記更多的指紋、鑒別更多的手指，最多可以多達十個，而每一個指紋都是獨一無二的；
3.掃描指紋的速度很快，使用非常方便；
4.讀取指紋時，用戶必需將手指與指紋採集頭相互接觸，與指紋採集頭直接；
5.接觸是讀取人體生物特徵最可靠的方法；
6.指紋採集頭可以更加小型化，並且價格會更加的低廉；
缺點：
1.某些人或某些群體的指紋特徵少，難成像；
2.過去因為在犯罪記錄中使用指紋，使得某些人害怕「將指紋記錄在案」。
3.實際上指紋鑒別技術都可以不存儲任何含有指紋圖像的數據，而只是存儲從指紋中得到的加密的指紋特徵數據；
4.每一次使用指紋時都會在指紋採集頭上留下用戶的指紋印痕，而這些指紋痕跡存在被用來復制指紋的可能性。 FRR（False Rejection Rate）和FAR（False Acceptance Rate）是用來評估指紋識別演算法性能的兩個主要參數。FRR和FAR有時被用來評價一個指紋識別系統的性能，其實這並不貼切。指紋識別系統的性能除了受指紋演算法的影響外，指紋採集設備的性能對FRR和FAR的影響也是不能忽視的。
FRR通俗叫法是拒真率的意思，標准稱謂是FNMR（False Non-Match Rate 不匹配率）。可以通俗的理解為「把應該相互匹配成功的指紋當成不能匹配的指紋」的概率。對指紋演算法的性能測量是在給定指紋庫的情況下進行測量的。用於測量的指紋庫一般由FVC（國際指紋識別演算法大賽）組織者給定。FVC在作指紋識別演算法性能測試時，並無外界指紋輸入，是使用標準的指紋圖像庫來測試的。所以FNMR是在沒有連接指紋採集設備的情況下得出的測試值。本節的其它參數也都是在這一前提下得出的。
假定指紋庫中有100個不同ID的手指，每個手指注冊有3枚指紋，則該指紋庫中共有300枚指紋。假定P1表示手指1的ID，則其三次注冊的指紋用P1-F1,P1-F2,P1-F3來表示。FNMR是指把指紋庫中的同一個手指的3枚指紋兩兩比較，即P1-F1與P1-F2匹配，P1-F1與P1-F3匹配，P1-F2與P1-F3匹配，P1-F2與P1-F1匹配，P1-F3與P1-F1匹配，P1-F3與P1-F2匹配，共有6種匹配方式。把所有100個手指在其內部均作6種匹配，共6x100=600次匹配。理論情況下，600次匹配均能正確匹配，匹配的成功率為100%。實際上因為同一手指的3枚指紋圖像不可能完全一樣，所以有一個匹配相似度問題。假定我們把匹配成功的相似度設為>90%，就是說當相似度大於90%時，表示匹配成功。然後我們從600次匹配中，找出多少次相似度在90%以上的，這個數值就表示匹配成功的次數，假定為570次。600次中其餘的表示沒有匹配成功的次數，為600-570=30次。則匹配失敗率，就是30/600=5%。
對於指紋識別演算法來講，在指紋庫確定的情況下，其匹配失敗率FNMR是一定的。當指紋庫發生變化，其FNMR也會有變化。所以國際上是以FVC公布的指紋庫為統一的測試庫，在該測試庫中測試出來的FNMR結果作為衡量指紋演算法性能的標准參考。
FAR一般稱為認假率，其標准稱謂是FMR（False Match Rate 錯誤匹配率）。FMR是用來評估指紋識別演算法性能的最重要參數。可以通俗的理解為「把不應該匹配的指紋當成匹配的指紋」的概率。
同樣以前段中的指紋庫為例。把庫中的每個指紋，與除自己之外的其它所有指紋進行匹配，匹配的總次數，即300×（300-1）=89700次。理論情況下，匹配成功次數為6x100=600次，匹配失敗次數應為89700-600=89100次。假定由於指紋演算法性能的原因，把本應該匹配失敗的判為匹配成功，若假定這種錯誤次數為100次。則錯誤接受率FAR為100/89100=0.11%。匹配失敗次數是因判定相似的條件嚴格程度而變化的。當匹配成功的篩選條件，即門限值提高時，FAR會降低。
FAR也與指紋庫相關。在FVC大賽中，有4個指紋庫用於測試，並取平均值。其中有一個指紋庫是人工生成的，以排除採集設備不同導致的指紋圖像質量不同對演算法效能的影響。
在同一個指紋庫中，對同一個演算法來講，需要設定一個閾值，作為判定相似的標准。當相似度大於這個閾值時，表示匹配成功，否則表示匹配失敗。FNMR是隨閾值增大而增大的，即判定相似的門檻值越高，則真的指紋判定為假的機率越大。反之，FMR是隨閾值增大而減小的，即隨著判定相似度的門檻值越高，把假的指紋判定為真的概率會越小。FAR與FRR成反比。根據2004年FVC大賽測試結果，一般當FMR是1/1000量級時，FNMR是5/100左右。也就是100個手指的指紋庫中，進行1000次匹配，有可能發生一次匹配錯誤，即認錯。進行100次匹配，有可能出現5次匹配失敗，即不認。 EER（Equal Error Rate）是相等錯誤率的意思。這個參數一般在普通場合不大使用。EER主要用於評價指紋演算法整體效能的指標。也就是把FAR、FRR兩個參數統一為一個參數，來衡量指紋演算法的整體性能。FAR和FRR是同一個演算法系統的兩個參數，把它放在同一個坐標中，如圖30所示。FAR是隨閾值增大而減小的，FRR是隨閾值增大而增大的。因此它們一定有交點。這個點是在某個閾值下的FAR與FRR等值的點。習慣上用這一點的值來衡量演算法的綜合性能。對於一個更優的指紋演算法，希望在相同閾值情況下，FAR和FRR都越小越好。
把FAR和FRR曲線都向下平移。同時相交點ERR也向下平移。EER值越小的時候，表示演算法的整體性能越高。
由於當FRR與FAR相交時對應的閾值都很小，也就是說此時的相似度閾值連30%都不到。實際使用中的閾值至少設在80%以上，故EER值並不被用在大眾化場合來描述指紋演算法的性能，只是在競賽排名中使用。
FRR實際上也是系統易用性的重要指標。由於FRR和FAR是相互矛盾的，這就使得在應用系統的設計中，要權衡易用性和安全性。一個有效的辦法是比對兩個或更多的指紋，從而在不損失易用性的同時，極大地提高了系統安全性。 拒登率一般使用較少，在指紋識別術語中，它是一個意思相對比較含糊的詞。在世界指紋演算法大賽中，有個參數叫拒絕注冊率，有時被稱為拒登率，用來衡量指紋識別演算法對指紋圖像質量的挑剔程度，用REJENROLL。表示。在給定的指紋數量，如100枚指紋圖像中，可以成功注冊或稱為建檔的指紋，如果是99，則REJENROLL=1%。對FVC大賽給出的標准指紋庫來講，絕大多數的指紋演算法都可以建檔成功，即REJENROLL為0.00%。
在另外一種場合，拒登率通常被解釋為指紋識別系統（包含指紋採集設備）不接受指紋注冊的概率。這種情況下，拒絕注冊的因素，除了演算法本身的原因外，更多的受指紋採集設備的成像能力的影響。指紋採集設備輸出的指紋圖像質量越好，指紋識別系統的拒登率越低，指紋採集設備輸出的指紋圖像質量越低，其拒登率越高。 注冊時間是用來衡量指紋演算法性能的另一個指標。它是指從輸入指紋圖像到指紋建檔成功（注冊成功）的時間。根據FVC大賽的結果，一般的指紋演算法注冊時間在0.5秒以內，這也是FVC以參加LIGHT組比賽的演算法提出的參賽資格之一。
匹配時間有時稱為比對速度，是用來指示指紋識別演算法完成一次匹配所需的時間。它是從指紋圖像輸入算起到匹配結果輸出為止的時間。參加演算法大賽的絕大多數演算法的匹配時間在0.3秒以內，這個參數與注冊時間最小值一起構成LIGHT組的參賽條件。
由於這些時間都是受待測的指紋圖像的質量影響，故一般取多個指紋庫的平均值，一般拿平均注冊時間和平均匹配時間作為衡量依據。
Ⅳ 御劍web指紋識別系統有什麼用
指紋識別即指通過比較不同指紋的細節特徵點來進行鑒別
。指紋識別技術涉及圖像處理、模式識別、計算機視覺、數學形態學、小波分析等眾多學科。由於每個人的指紋不同，就是同一人的十指之間，指紋也有明顯區別，因此指紋可用於身份鑒定。由於每次捺印的方位不完全一樣，著力點不同會帶來不同程度的變形，又存在大量模糊指紋，如何正確提取特徵和實現正確匹配，是指紋識別技術的關鍵。
Ⅵ 御劍web指紋識別系統怎麼使用
指紋，由於其具有終身不變性、唯一性和方便性，已幾乎成為生物特徵識別的代名詞。指紋是指人的手指末端正麵皮膚上凸凹不平產生的紋線。紋線有規律的排列形成不同的紋型。紋線的起點、終點、結合點和分叉點，稱為指紋的細節特徵點（minutiae）。
Ⅶ webpack之文件指紋
原文鏈接 https://blog.csdn.net/weixin_43675447/article/details/120235539 . 更清楚
原文鏈接： https://blog.csdn.net/liuhua_2323/article/details/103322392
什麼是文件指紋
文件指紋是文件打包後輸出的文件名的後綴，通常用來做一些文件的版本管理
如何生成
Hash：和整個項目的構建相關，只要項目文件有修改，整個項目構建的hash值就會更改
Chunkhash：和webpack打包的chunk有關，不同的entyr會生成不同的Chunkhash值（一個頁面的值改變了並不會影響另一個頁面，js文件一般採用此方法）
Contenthash：根據文件內容來定義hash，文件內容不變，則contenthash不變（css文件一般採用此方法）
下面我們來看一個例子，以圖片的文件指紋為例
1.安裝依賴
2.在src下新建index.js，文件目錄如下
[圖片上傳中...(-b61771-1635577926644-0)]
3.下面我們就來配置webpack
4.npm run build運行打包，npm run build是我配置的命令
5.打包結果如下圖：
注意：文件指紋沒法和熱更新一起使用
css文件指紋簡介：
Ⅷ WEB指紋識別
1：網頁中發現關鍵字
2：特定文件的MD5（主要是靜態文件、不一定要是MD5）
3：指定URL的關鍵字
4：指定URL的TAG模式
Wapplyzer：https://wappalyzer.com/
Wapplyzer是基於正則表達式來識別web應用的， 它是一個瀏覽器的插件形式存在的。
很華麗。
Ⅸ 瀏覽器指紋檢測封號指紋瀏覽器如何避免瀏覽器指紋檢測
所以瀏覽器指紋檢測已經越來越被跨境電商商家們所關注，甚至也衍生出了許多解決方法，那麼面對瀏覽器指紋的檢測，我們應該怎麼辦，指紋瀏覽器如何避免瀏覽器指紋檢測,下面我們就一起來看看。
在了解瀏覽器指紋檢測之前，我們需要先來了解一下瀏覽器指紋是什麼。瀏覽器指紋是我們在使用瀏覽器訪問不同網站時，瀏覽器對我們網路環境的配置和設置的設備信息等，進行Web跟蹤的方法，搜集並傳輸到雲端伺服器。
因為這些配置信息的不同，所以瀏覽器指紋就類似於我們手指上的指紋一樣，具有獨一無二的個體辨識度，每一位互聯網用戶的瀏覽器指紋都是不一樣的的，所以瀏覽器識別到的瀏覽器指紋信息也是不一樣的。
了解了瀏覽器指紋的概念之後，我們對於瀏覽器指紋檢測認知也會更清晰，目前賬號關聯的主要手段就瀏覽器指紋檢測。各平台為了防止商家使用多個賬號的手段進行過度營銷，所以各大平台就會使用瀏覽器指紋檢測商家是否有相同瀏覽器指紋信息的賬號。
瀏覽器指紋中包含的網路IP、賬號UA，還有系統時間、瀏覽器插件、HTTP頭部等等。瀏覽器指紋檢測，就是通過比較這些瀏覽器指紋信息，基本可以確定多個賬號的使用者是不是同一個商家。
其實想要解決瀏覽器指紋檢測，多設備、vps、指紋瀏覽器，僅僅從躲避瀏覽器指紋關聯來說，這些方法都能夠很好地幫助我們實現。但是多設備地高成本和vps的不穩定，使指紋瀏覽器成為了現在防止瀏覽器指紋檢測的主流。
AdsPower指紋瀏覽器模擬瀏覽器配置瀏覽器環境文件，每個瀏覽器文件的Cookies、IP地址和硬體設備參數等被完全隔離，每個賬號之間的瀏覽器配置文件完全獨立，無法相互訪問，我們可以理解為每個瀏覽器環境就是不同的電腦。
如今，各大平台使用瀏覽器指紋檢測商家賬號的力度和范圍仍在不斷增加，所以我們必須最好賬號防關聯的工作，使用指紋瀏覽器躲避瀏覽器指紋檢測追蹤，保護我們的賬號安全。