Keyboard

1. Bàn phím trong dấu vân tay trình duyệt là gì

Dấu vân tay bàn phím liên quan đến việc thu thập các mẫu gõ phím của người dùng bằng cách theo dõi các sự kiện bàn phím như thời gian nhấn/nhả phím, nhịp điệu, thời gian giữ phím (thời gian phím được nhấn giữ) và thời gian bay (thời gian giữa hai phím được nhấn).

Thông tin này được thu thập qua:

• KeyboardEvent.code, KeyboardEvent.key, và KeyboardEvent.keyCode
• Sự khác biệt về thời gian giữa các lần gõ phím bằng JavaScript
• Phân tích độ trễ chuỗi ký tự
• Tương quan phương thức nhập liệu (ví dụ: cách xử lý các phím chết, IME hoặc bố cục đặc biệt)

Mặc dù dấu vân tay bàn phím không trực tiếp tiết lộ thông số kỹ thuật phần cứng, nhưng nó có thể giúp xây dựng một hồ sơ sinh trắc học hành vi, hữu ích cho:

• Hệ thống xác minh danh tính (ví dụ: ngân hàng, mạng xã hội, email)
• Phát hiện bot (các tự động hóa không giao diện thường hiển thị kiểu gõ nhanh bất thường)
• Tương quan đa tài khoản (cùng một nhịp gõ = cùng một người dùng?)

Các nền tảng ngày càng kết hợp dữ liệu này với các chuyển động chuột, hành vi điều hướng và kết xuất HTML để phát hiện các bất thường trong tính xác thực của phiên.

2. Các Nền tảng Phát hiện Dấu vân tay Bàn phím như thế nào

Các công cụ phát hiện hiện đại trích xuất các tín hiệu liên quan đến bàn phím theo nhiều cách khác nhau, thường là thông qua việc lắng nghe các sự kiện keydown và keyup:

1. Thời gian giữa các lần gõ phím: Thu thập mili giây giữa các lần nhấn và nhả phím để xác định tốc độ và nhịp điệu gõ phím của người dùng.
2. Thứ tự và tính nhất quán của sự kiện phím: Quan sát xem liệu một số lỗi gõ phím hoặc mẫu phổ biến có khớp với những gì một người thật sẽ tạo ra hay không.
3. Đối sánh Bố cục Ngôn ngữ – Nhập liệu: Kiểm tra chéo xem bố cục bàn phím (KeyboardEvent.code, KeyboardEvent.location) có khớp với những gì người dùng từ khu vực đó thường sử dụng hay không (ví dụ: QWERTY so với AZERTY).
4. Hành vi IME và Phím chết:
   • Cách người dùng nhập các ký tự đặc biệt hoặc ký hiệu không phải ASCII
   • Hành vi với các phương thức nhập liệu không phải tiếng Anh (ví dụ: sử dụng IME tiếng Nhật)
5. Lập hồ sơ thống kê bằng mạng nơ-ron:
   • Một số nền tảng sử dụng các mô hình học máy để phát hiện các mẫu gõ phím robot, lặp lại hoặc bất thường.

Đối với các công cụ chống đa tài khoản, nhịp điệu gõ phím là một dấu ấn mềm độc đáo — đặc biệt hiệu quả khi áp dụng cho các lần đăng nhập lặp lại hoặc hành vi phiên. Nếu các tài khoản của bạn được gõ với cùng một nhịp điệu mọi lúc, bạn có nguy cơ kích hoạt hệ thống phát hiện.

3. FlashID Tạo Dấu vân tay Bàn phím như thế nào

FlashID vượt xa các phương pháp ghi đè dấu vân tay truyền thống và còn mô phỏng hành vi gõ phím giống con người một cách chân thực, bao gồm các mẫu độ trễ ngẫu nhiên, tính toàn vẹn của chuỗi và tương quan phím bổ trợ.

Đây là cách FlashID đảm bảo rằng dấu vân tay Bàn phím được ẩn danh và đa dạng hóa:

1. Nhịp điệu gõ phím ngẫu nhiên cho mỗi hồ sơ: Mỗi hồ sơ tạo ra các độ trễ độc đáo, chân thực giữa các lần gõ phím để bắt chước một phong cách gõ khác, mô phỏng các thói quen của con người như sử dụng ngón cái hoặc tốc độ chậm hơn khi gõ một số chữ cái nhất định.

2. Chuyển giao & Ngẫu nhiên hóa Hồ sơ gõ phím: FlashID cho phép bạn nhập một nhịp điệu gõ phím từ một người dùng thực (ví dụ: qua macro) hoặc tạo một nhịp điệu mới phù hợp với nền tảng đã xác định của người dùng (ví dụ: người gõ tiếng Anh Châu Âu với các khoảng trắng và tạm dừng).

3. Giả mạo Sự kiện Bàn phím Đồng bộ:

   • Các mã phím, sự kiện bàn phím và cờ bổ trợ đều được giả mạo một cách nhất quán.
   • Các lệnh gọi JavaScript đến event.code, event.key, và event.location phản ánh các thiết bị được dự định, tránh sự không khớp.

4. Kiểm soát IME và Ngữ cảnh nhập liệu:

   • Mô phỏng các hành vi nhập liệu khác nhau cho đầu vào tiếng Trung, Ả Rập, Pháp hoặc Hàn Quốc
   • Tránh lỗi không khớp giữa Ngôn ngữ → Bố cục Bàn phím → Tốc độ Gõ phím

5. Hành vi giữa các Trường văn bản:

   • FlashID mô phỏng nhiều đầu vào hành vi: tab, sao chép/dán, “lỗi con người” (thường là xóa lùi), và độ nhạy văn bản
   • Bắt chước các thay đổi trong hành vi giữa các trường tên người dùng, mật khẩu và tin nhắn

6. Bỏ qua Phát hiện Cũ bằng Giả mạo Tự động hóa:

   • Một số nền tảng phát hiện các mẫu keydown chỉ bắt nguồn từ các sự kiện tổng hợp.
   • FlashID sửa đổi chuỗi nguồn sự kiện (isTrusted, sourceCapabilities, và các mô tả cấp thấp khác) để mô phỏng các sự kiện đáng tin cậy.

Sử dụng FlashID để mô phỏng hành vi bàn phím độc đáo và chân thực giúp giảm thiểu các liên kết danh tính khi vận hành nhiều tài khoản trong các môi trường như:

• Marketing Mạng xã hội
• Đa tài khoản game
• Giao dịch Tài chính & Tiền mã hóa
• Nhập liệu & Thu thập dữ liệu Thị trường

Kết hợp với kiểm soát Canvas, Fonts và Geolocation của FlashID, bạn có thể nhất quán xây dựng các nhân vật trình duyệt đáng tin cậy hoàn toàn ẩn danh nhưng lại trông hoàn toàn tự nhiên.

Bạn Cũng Có Thể Thích