Ⅰ WEB是什么意思
web意思是全球广域网。
web即全球广域网，也称为万维网，它是一种基于超文本和HTTP的、全球性的、动态交互的、跨平台的分布式图形信息系统。
是建立在Internet上的一种网络服务，为浏览者在Internet上查找和浏览信息提供了图形化的、易于访问的直观界面，其中的文档及超级链接将Internet上的信息节点组织成一个互为关联的网状结构。
起源：
1989年CERN（欧洲粒子物理研究所）中由Tim Berners-Lee领导的小组提交了一个针对Internet的新协议和一个使用该协议的文档系统，该小组将这个新系统命名为World Wide Web，它的目的在于使全球的科学家能够利用Internet交流自己的工作文档。
这个新系统被设计为允许Internet上任意一个用户都可以从许多文档服务计算机的数据库中搜索和获取文档。1990年末，这个新系统的基本框架已经在CERN中的一台计算机中开发出来并实现了,1991年该系统移植到了其他计算机平台，并正式发布。
Ⅱ whatweb指纹识别工具有什么用
公安局是用专用的指纹采集仪来采集罪犯的指纹，
Ⅲ web是什么意思
web是互联网的总称，即全球广域网，也称为万维网，它是一种基于超文本和HTTP的、全球性的、动态交互的、跨平台的分布式图形信息系统。
web是建立在Internet上，可以为浏览者在Internet上查找和浏览信息提供了图形化的界面，其中的文档及超级链接将Internet上的信息节点组织成一个互为关联的网状结构。
web分为Web客户端和Web服务器程序。 WWW可以让Web客户端（常用浏览器）访问浏览Web服务器上的页面。
(3)web设备指纹什么意思扩展阅读：
Web的一个主要的概念是超文本链接。它使得文本不再像一本书一样是固定的线性的，而是可以从一个位置跳到另外的位置并从中获取更多的信息，还可以转到别的主题上。
想要了解某一个主题的内容只要在这个主题上点一下，就可以跳转到包含这一主题的文档上。正是这种多连接性把它称为Web。
Ⅳ 指纹的重要概念
指纹识别技术作为一个新的IT技术领域，自身具有许多新的概念。了解指纹识别技术的概念有助于准确的理解指纹识别技术。 识别与验证并不是指纹识别算法领域的问题，而是指纹识别系统的问题。指纹识别是指在1：N模式下匹配指纹特征值。它是从多个指纹模板中识别出一个特定指纹的过程。其结果是，“有”或者“没有”。有时会给出“是谁”的信息。
指纹验证是指在1：1模式下匹配指纹特征值。它是拿待比对的指纹特征模板与事先存在的另一个指纹特征模板进行一次匹配的过程。其结果是“是不是”。在一个系统中既可以采用1：1模式也可以采用1：N模式，这是取决于应用系统的特点和要求。有时候还可以业务模式的需要，把1:N模式转化为1:1模式以提高系统安全性和比对速度。
优点：
1.指纹是人体独一无二的特征，并且它们的复杂度足以提供用于鉴别的足够特征；
2.如果要增加可靠性，只需登记更多的指纹、鉴别更多的手指，最多可以多达十个，而每一个指纹都是独一无二的；
3.扫描指纹的速度很快，使用非常方便；
4.读取指纹时，用户必需将手指与指纹采集头相互接触，与指纹采集头直接；
5.接触是读取人体生物特征最可靠的方法；
6.指纹采集头可以更加小型化，并且价格会更加的低廉；
缺点：
1.某些人或某些群体的指纹特征少，难成像；
2.过去因为在犯罪记录中使用指纹，使得某些人害怕“将指纹记录在案”。
3.实际上指纹鉴别技术都可以不存储任何含有指纹图像的数据，而只是存储从指纹中得到的加密的指纹特征数据；
4.每一次使用指纹时都会在指纹采集头上留下用户的指纹印痕，而这些指纹痕迹存在被用来复制指纹的可能性。 FRR（False Rejection Rate）和FAR（False Acceptance Rate）是用来评估指纹识别算法性能的两个主要参数。FRR和FAR有时被用来评价一个指纹识别系统的性能，其实这并不贴切。指纹识别系统的性能除了受指纹算法的影响外，指纹采集设备的性能对FRR和FAR的影响也是不能忽视的。
FRR通俗叫法是拒真率的意思，标准称谓是FNMR（False Non-Match Rate 不匹配率）。可以通俗的理解为“把应该相互匹配成功的指纹当成不能匹配的指纹”的概率。对指纹算法的性能测量是在给定指纹库的情况下进行测量的。用于测量的指纹库一般由FVC（国际指纹识别算法大赛）组织者给定。FVC在作指纹识别算法性能测试时，并无外界指纹输入，是使用标准的指纹图像库来测试的。所以FNMR是在没有连接指纹采集设备的情况下得出的测试值。本节的其它参数也都是在这一前提下得出的。
假定指纹库中有100个不同ID的手指，每个手指注册有3枚指纹，则该指纹库中共有300枚指纹。假定P1表示手指1的ID，则其三次注册的指纹用P1-F1,P1-F2,P1-F3来表示。FNMR是指把指纹库中的同一个手指的3枚指纹两两比较，即P1-F1与P1-F2匹配，P1-F1与P1-F3匹配，P1-F2与P1-F3匹配，P1-F2与P1-F1匹配，P1-F3与P1-F1匹配，P1-F3与P1-F2匹配，共有6种匹配方式。把所有100个手指在其内部均作6种匹配，共6x100=600次匹配。理论情况下，600次匹配均能正确匹配，匹配的成功率为100%。实际上因为同一手指的3枚指纹图像不可能完全一样，所以有一个匹配相似度问题。假定我们把匹配成功的相似度设为>90%，就是说当相似度大于90%时，表示匹配成功。然后我们从600次匹配中，找出多少次相似度在90%以上的，这个数值就表示匹配成功的次数，假定为570次。600次中其余的表示没有匹配成功的次数，为600-570=30次。则匹配失败率，就是30/600=5%。
对于指纹识别算法来讲，在指纹库确定的情况下，其匹配失败率FNMR是一定的。当指纹库发生变化，其FNMR也会有变化。所以国际上是以FVC公布的指纹库为统一的测试库，在该测试库中测试出来的FNMR结果作为衡量指纹算法性能的标准参考。
FAR一般称为认假率，其标准称谓是FMR（False Match Rate 错误匹配率）。FMR是用来评估指纹识别算法性能的最重要参数。可以通俗的理解为“把不应该匹配的指纹当成匹配的指纹”的概率。
同样以前段中的指纹库为例。把库中的每个指纹，与除自己之外的其它所有指纹进行匹配，匹配的总次数，即300×（300-1）=89700次。理论情况下，匹配成功次数为6x100=600次，匹配失败次数应为89700-600=89100次。假定由于指纹算法性能的原因，把本应该匹配失败的判为匹配成功，若假定这种错误次数为100次。则错误接受率FAR为100/89100=0.11%。匹配失败次数是因判定相似的条件严格程度而变化的。当匹配成功的筛选条件，即门限值提高时，FAR会降低。
FAR也与指纹库相关。在FVC大赛中，有4个指纹库用于测试，并取平均值。其中有一个指纹库是人工生成的，以排除采集设备不同导致的指纹图像质量不同对算法效能的影响。
在同一个指纹库中，对同一个算法来讲，需要设定一个阈值，作为判定相似的标准。当相似度大于这个阈值时，表示匹配成功，否则表示匹配失败。FNMR是随阈值增大而增大的，即判定相似的门槛值越高，则真的指纹判定为假的机率越大。反之，FMR是随阈值增大而减小的，即随着判定相似度的门槛值越高，把假的指纹判定为真的概率会越小。FAR与FRR成反比。根据2004年FVC大赛测试结果，一般当FMR是1/1000量级时，FNMR是5/100左右。也就是100个手指的指纹库中，进行1000次匹配，有可能发生一次匹配错误，即认错。进行100次匹配，有可能出现5次匹配失败，即不认。 EER（Equal Error Rate）是相等错误率的意思。这个参数一般在普通场合不大使用。EER主要用于评价指纹算法整体效能的指标。也就是把FAR、FRR两个参数统一为一个参数，来衡量指纹算法的整体性能。FAR和FRR是同一个算法系统的两个参数，把它放在同一个坐标中，如图30所示。FAR是随阈值增大而减小的，FRR是随阈值增大而增大的。因此它们一定有交点。这个点是在某个阈值下的FAR与FRR等值的点。习惯上用这一点的值来衡量算法的综合性能。对于一个更优的指纹算法，希望在相同阈值情况下，FAR和FRR都越小越好。
把FAR和FRR曲线都向下平移。同时相交点ERR也向下平移。EER值越小的时候，表示算法的整体性能越高。
由于当FRR与FAR相交时对应的阈值都很小，也就是说此时的相似度阈值连30%都不到。实际使用中的阈值至少设在80%以上，故EER值并不被用在大众化场合来描述指纹算法的性能，只是在竞赛排名中使用。
FRR实际上也是系统易用性的重要指标。由于FRR和FAR是相互矛盾的，这就使得在应用系统的设计中，要权衡易用性和安全性。一个有效的办法是比对两个或更多的指纹，从而在不损失易用性的同时，极大地提高了系统安全性。 拒登率一般使用较少，在指纹识别术语中，它是一个意思相对比较含糊的词。在世界指纹算法大赛中，有个参数叫拒绝注册率，有时被称为拒登率，用来衡量指纹识别算法对指纹图像质量的挑剔程度，用REJENROLL。表示。在给定的指纹数量，如100枚指纹图像中，可以成功注册或称为建档的指纹，如果是99，则REJENROLL=1%。对FVC大赛给出的标准指纹库来讲，绝大多数的指纹算法都可以建档成功，即REJENROLL为0.00%。
在另外一种场合，拒登率通常被解释为指纹识别系统（包含指纹采集设备）不接受指纹注册的概率。这种情况下，拒绝注册的因素，除了算法本身的原因外，更多的受指纹采集设备的成像能力的影响。指纹采集设备输出的指纹图像质量越好，指纹识别系统的拒登率越低，指纹采集设备输出的指纹图像质量越低，其拒登率越高。 注册时间是用来衡量指纹算法性能的另一个指标。它是指从输入指纹图像到指纹建档成功（注册成功）的时间。根据FVC大赛的结果，一般的指纹算法注册时间在0.5秒以内，这也是FVC以参加LIGHT组比赛的算法提出的参赛资格之一。
匹配时间有时称为比对速度，是用来指示指纹识别算法完成一次匹配所需的时间。它是从指纹图像输入算起到匹配结果输出为止的时间。参加算法大赛的绝大多数算法的匹配时间在0.3秒以内，这个参数与注册时间最小值一起构成LIGHT组的参赛条件。
由于这些时间都是受待测的指纹图像的质量影响，故一般取多个指纹库的平均值，一般拿平均注册时间和平均匹配时间作为衡量依据。
Ⅳ 御剑web指纹识别系统有什么用
指纹识别即指通过比较不同指纹的细节特征点来进行鉴别
。指纹识别技术涉及图像处理、模式识别、计算机视觉、数学形态学、小波分析等众多学科。由于每个人的指纹不同，就是同一人的十指之间，指纹也有明显区别，因此指纹可用于身份鉴定。由于每次捺印的方位不完全一样，着力点不同会带来不同程度的变形，又存在大量模糊指纹，如何正确提取特征和实现正确匹配，是指纹识别技术的关键。
Ⅵ 御剑web指纹识别系统怎么使用
指纹，由于其具有终身不变性、唯一性和方便性，已几乎成为生物特征识别的代名词。指纹是指人的手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹线。纹线有规律的排列形成不同的纹型。纹线的起点、终点、结合点和分叉点，称为指纹的细节特征点（minutiae）。
Ⅶ webpack之文件指纹
原文链接 https://blog.csdn.net/weixin_43675447/article/details/120235539 . 更清楚
原文链接： https://blog.csdn.net/liuhua_2323/article/details/103322392
什么是文件指纹
文件指纹是文件打包后输出的文件名的后缀，通常用来做一些文件的版本管理
如何生成
Hash：和整个项目的构建相关，只要项目文件有修改，整个项目构建的hash值就会更改
Chunkhash：和webpack打包的chunk有关，不同的entyr会生成不同的Chunkhash值（一个页面的值改变了并不会影响另一个页面，js文件一般采用此方法）
Contenthash：根据文件内容来定义hash，文件内容不变，则contenthash不变（css文件一般采用此方法）
下面我们来看一个例子，以图片的文件指纹为例
1.安装依赖
2.在src下新建index.js，文件目录如下
[图片上传中...(-b61771-1635577926644-0)]
3.下面我们就来配置webpack
4.npm run build运行打包，npm run build是我配置的命令
5.打包结果如下图：
注意：文件指纹没法和热更新一起使用
css文件指纹简介：
Ⅷ WEB指纹识别
1：网页中发现关键字
2：特定文件的MD5（主要是静态文件、不一定要是MD5）
3：指定URL的关键字
4：指定URL的TAG模式
Wapplyzer：https://wappalyzer.com/
Wapplyzer是基于正则表达式来识别web应用的， 它是一个浏览器的插件形式存在的。
很华丽。
Ⅸ 浏览器指纹检测封号指纹浏览器如何避免浏览器指纹检测
所以浏览器指纹检测已经越来越被跨境电商商家们所关注，甚至也衍生出了许多解决方法，那么面对浏览器指纹的检测，我们应该怎么办，指纹浏览器如何避免浏览器指纹检测,下面我们就一起来看看。
在了解浏览器指纹检测之前，我们需要先来了解一下浏览器指纹是什么。浏览器指纹是我们在使用浏览器访问不同网站时，浏览器对我们网络环境的配置和设置的设备信息等，进行Web跟踪的方法，搜集并传输到云端服务器。
因为这些配置信息的不同，所以浏览器指纹就类似于我们手指上的指纹一样，具有独一无二的个体辨识度，每一位互联网用户的浏览器指纹都是不一样的的，所以浏览器识别到的浏览器指纹信息也是不一样的。
了解了浏览器指纹的概念之后，我们对于浏览器指纹检测认知也会更清晰，目前账号关联的主要手段就浏览器指纹检测。各平台为了防止商家使用多个账号的手段进行过度营销，所以各大平台就会使用浏览器指纹检测商家是否有相同浏览器指纹信息的账号。
浏览器指纹中包含的网络IP、账号UA，还有系统时间、浏览器插件、HTTP头部等等。浏览器指纹检测，就是通过比较这些浏览器指纹信息，基本可以确定多个账号的使用者是不是同一个商家。
其实想要解决浏览器指纹检测，多设备、vps、指纹浏览器，仅仅从躲避浏览器指纹关联来说，这些方法都能够很好地帮助我们实现。但是多设备地高成本和vps的不稳定，使指纹浏览器成为了现在防止浏览器指纹检测的主流。
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如今，各大平台使用浏览器指纹检测商家账号的力度和范围仍在不断增加，所以我们必须最好账号防关联的工作，使用指纹浏览器躲避浏览器指纹检测追踪，保护我们的账号安全。