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引言
在上篇文章中，我们详细阐述了基于WebAssembly的浏览器指纹识别技术的理论基础和核心方法。本文将进一步展示该技术在实际应用中的表现，通过大规模的实验验证其有效性，并深入探讨相应的防护策略。同时，我们也将客观分析该技术的应用前景与潜在风险，为相关领域的研究和实践提供全面的参考。
实验评估与结果分析
2.1 测试环境配置
为了全面评估所提出方法的有效性，我们在多种设备和环境中进行了大规模的实验测试。测试平台包括Windows PC、macOS、Android、iOS等操作系统，共涉及25台物理设备以及多种虚拟化平台（VMWare、KVM、VirtualBox等）。
测试浏览器涵盖了市场上的主流浏览器，包括Chrome、Firefox、Edge、Safari等，并且针对每种浏览器测试了多个版本，以确保结果的代表性和可靠性。这种广泛的测试覆盖确保了我们的方法在各种真实环境中的适用性。
2.2 不同环境下的性能表现差异
实验结果显示，scripted-setter系列测试在不同设备与浏览器上表现出极高的敏感性。在Chromium系列浏览器中，setter函数的平均执行时间相比getter函数提升高达300%到700%，而Firefox和Safari则维持相对稳定的水平。
这种显著的性能差异反映了不同浏览器引擎在JavaScript引擎优化策略上的根本差异。Chromium系浏览器的V8引擎在处理动态属性访问时采用了更加保守的优化策略，导致setter操作的性能相对较低。
特别值得注意的是，移动设备（如Android/iOS）上的执行结果也具有明显的平台特征，这些特征能够在一定程度上反映硬件性能、浏览器优化策略与系统负载等因素的综合影响。