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近年來，隨著移動互聯網的快速發展，越來越多的業務從瀏覽器端轉移到了移動端。但是，寄生在移動互聯網上的黑色產業鏈也達到了泛濫的地步。設備指紋技術應運而生，即利用設備的特征屬性為每個設備生成獨一無二的標識。其間涌現了很多利用機器學習方法進行設備唯一性認證的策略，其中大部分方法注重于模型的建立，很少對特征選擇部分展開深入研究，而特征選擇直接關系到最終模型的性能。針對該問題，文中提岀了一種新的設備指紋特征選擇及模型構建方法（ FeatureSelection Based on Discrimination and Stability and Weight-based Similarity Calculation， FSDS-WSC），即根據不同設備的特征區分度和相同設備的特征穩定性選出最具價值的一些特征，并將這些特征的重要程度作為特征權重應用到模型建立的后續過程中。在真實場景中的6424臺 Android設備上，將 FSDS-WSC與當今主流的其他特征選擇方法進行了對比實驗。結果表明，FSDS-WSO相比其他方法有了較大改進，設備唯一性認證的準確率達到了99.53%，證實了 FSDS-WSC的優越性。
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