本文講的是不談f1的裝置指紋都是耍流氓？，
在金融科技越來越重要的今天，越來越多的技術安全公司通過新金融科技，例如大資料、反欺詐和裝置指紋等技術來提高網際網路金融平台後端和使用者資料的安全性，其中，裝置指紋技術成為多家爭搶的「龍旗」，那麼多號稱擁有裝置指紋技術的公司，到底該按什麼評判其技術優劣、效果好壞呢？
裝置指紋技術是什麼？
裝置指紋就是通過在**或者移動端嵌入前端js指令碼或sdk來採集終端使用者環境的非敏感裝置特徵細資訊,通過服務端的裝置特徵匹配演算法而建立一套全球裝置標識庫,相當於為每一位網際網路使用者的訪問裝置分配了唯一的裝置標識。通過裝置指紋，可以更加精準的分析網際網路欺詐者的行為軌跡，從蛛絲馬跡中識別風險、預警風險，準確追蹤定位風險產生的使用者主體以及關聯的所有使用者。
裝置指紋技術的優劣，還得f1測度說了算。
f1測度（f1 measure），是統計學中用來衡量二分類模型精確度的一種指標。它同時兼顧了分類模型的精確率（p）和召回率（r）。f1分數可以看作是模型精確率（p）和召回率（r）的一種調和平均數，它的最大值是1，最小值是0。f1測度與精確率（p）、召回率（r）是正相關關係。
f1測度的數值範圍為0到1，當f1測度數值越接近1時，代表該裝置指紋技術越優秀。
f1測度計算公式
裝置指紋技術事實上就是在解決乙個記錄關聯匹配的問題，將來自於同乙個裝置的事件請求打上相同的裝置指紋關聯在一起。精確率（p）代表裝置指紋技術判斷出正樣本的正確率，召回率（r）代表裝置指紋技術識別正樣本的覆蓋率，都只是單
一、片面地在評估裝置指紋技術，而f1測度是精確率和召回率的綜合反映。
f1測度是對裝置指紋技術最合理公正客觀的判斷，它既不會偏向精確率，又不會偏向召回率，有的裝置指紋技術一味追求精確率（p）而忽略召回率（r），即使能夠做到精確100%，但是只能判斷出的正樣本寥寥無幾，漏判了大量的正樣本，沒有任何意義；當然，一味追求召回率（r），也沒有任何意義，這樣會導致誤判率上公升。
以竹篩篩選綠豆為例，竹篩空隙大小影響能否準確地過濾出全部雜質；篩選之後，留在篩子的綠豆佔竹篩中剩餘物質的比例對應於精確率（p），留在篩子的綠豆佔所有綠豆的比例，對應於召回率（r）；當竹篩空隙很大時，能夠篩出更多雜質，保證留下的物質基本上是綠豆，此時精確率（p）接近於1，但是召回率（r）會很小；當竹篩空隙很小時，能夠留下更多的綠豆，但是也會包含大部分的雜質，此時召回率（r）接近1，而精確率（p）很小。精確率和召回率是一對矛盾，精確率大時，召回率會很小，反之，召回率大時，精確率也會很小。而f1測度，平衡了精確率和召回率。
目前，f1測度已在國際上得到廣泛認可，被眾多擁有裝置指紋技術的公司作為評判裝置指紋技術優劣的重要指標，例如知名技術服務商drawbridge、全球最大徵信機構experian等。雖然國內市場上眾多公司聲稱擁有裝置指紋技術，最終其技術的優劣還是體現在f1測度的數值上，國內僅有為數不多的幾家擁有被動式裝置指紋技術的企業也在使用f1測度衡量標準。f1測度能在客戶面臨眾多裝置指紋技術公司時，作為一項最公正客觀的指標衡量其優劣，篩除「流氓公司」。
原文發布時間為：2023年7月13日
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