最近几年Facebook本身以及使用它的方法已经发生了很大变化。平台出现了不计其数的关于Facebook可能做什么和能够做什么的故事（一个比一个好）。 其中一个最著名的传说是Facebook使用最先进的用户识别技术。 据说使用WebGL和WebRTC接口时，该平台实际上读取了声卡和视频卡的参数，并且比扎克伯格通过网络摄像头亲自观察每个人更好地识别用户。

最简单的检查方法是使用browserleaks社区中的浏览器扩展程序“Don’t Fingerprint me”。该插件会判断来自网站的js请求，并标记可用于获取指纹的请求。

更复杂的方法是独立地对所有js可执行脚本进行排序，并找到那些访问Canvas，WebGL和其他方式来获取数字指纹的脚本。因此，没有证据表明Facebook在使用网站时会记录视频数据。 在脸书中登录时，只会调用图形加速器。 该请求仅用于确定如何向用户显示该站点。仅此而已。使用WebRTC，情况完全相同。只有在您启动视频或播放音频文件时，该站点才会调用WebRTC。

现在来看一个事实。

每个人都知道Facebook的速度非常慢。这是一个非常繁重，代码超载的网站，其模块有时彼此之间无法很好地互相配合。如果脸书还提取了视频卡的数据（现代视频卡的参数超过200），它的工作速度会慢几倍。我们都知道视频卡测试是一个非常耗费资源的过程。当然，脸书将无法（也不会）加载设备的视频处理器或视频芯片，以确定3D模型的显示能力，但仍然如此。所有网站都在争取速度。 WebGL指纹识别大大减慢了网站的速度。让我们更深入一些。

现在脸书的用户有20亿。其中（据扎克伯格所说），4％是虚假账号（垃圾邮件发送者，carders，AFF人和诈骗犯）。现在想象一下，脸书强制收集网络上出现的或所有网站上的FB像素/按钮雷达发现的每个设备的完整数据。这些总量巨大的数据非常难。 Facebook必须建立十几个数据中心来存储数据。而在结构、分析和操作上将不得不花费更多的资源。

将此技术与Facebook收集的与我们相关的数据相结合（是的，画布指纹识别尚未取消），转向行为模型分析会更有效率。虽然没有最强大的识别技术，但脸书最强大的行为分析工具可以实现它的反欺诈。这意味着我们“被发现”通常不是因为指纹的唯一性，而是因为我们在账户管理过程中的愚蠢行为。

平台无法回避它的责任。 无论如何，它需要收集和分析20亿用户的行为，以便销售广告。 这些数据已经存在，为什么不使用它们来识别欺诈犯。 最终，即使你表现得很可疑，Facebook也不关心你是谁。他只会冻结个人资料，仅此而已。