候鸟防关联浏览器原理

最近 google fi 出问题，收到了不少朋友咨询关于 I P 方面，有没有替代的解决方案。

先给大家一个肯定的回答：有！使用撸米的住宅动态 I P。目前改名为brightdata。具体可以私信我。

但如果只提供 IP 解决方案，很多做自养号的测评朋友还是很迷茫；所以，IP 不能跟本地环境割裂去分享。

为什么本地环境（指纹浏览器） +I P 环境，这两个维度不能割裂去解释呢？

因为市场上自养号测评系统太多了，尤其是 PC 端的自养号操作，形形色色（虽然本质都离不开测评大系统五大维度），很多朋友正在使用的测评系统都是“打包”好的一套系统，如果单独给出 I P 解决方案，很多朋友还是会有各种问题无法入手。

今天，我试图再来带大家深入了解一下测评系统的本地环境的原理，其实这个原理对于有点计算机背景的朋友是很简单的一个问题。

亚马逊 AWS，是一个大数据中心。它综合很多“数据”去判断是否“机刷”行为，最简单的几个“数据”就是本地配置和 I P。

我们在做亚马逊的时候，同一个站点多个店铺防关联，就是防的这两个东西。

回到自养号测评…

用 PC 端本地配置的测评系统

如果你是使用PC 端打开浏览器，登录一个亚马逊买家号，然后浏览亚马逊官网，亚马逊 AWS会记录你哪些“本地信息”呢？它会记录浏览器上的很多信息，我们先拿一类信息举例：浏览器指纹。浏览器指纹包括：浏览器类型、浏览器分辨率、浏览器上的时区、浏览器插件信息、浏览器字体信息等等。其实，也就是个简单的浏览器跟踪技术而已。

那测评系统要怎么做呢？我们会自己去开发一个浏览器，这个浏览器的各种参数，是可以修改的。比如，浏览器类型，我们设置有 22 个选择；浏览器分辨率，设置有 23 个选择；浏览器上的时区，有 24 个选择；浏览器插件有 25 个选择，浏览器字体有 26 个选择。那么，这个我们自己开发的浏览器，一共有多少个“独立”的本地环境，或本地配置呢？

高中随机组合或线性组合告诉我们，一共有：2223242526 = 7,893,600 个独立的本地配置。