随着用户隐私泄露和网络欺诈问题的出现,传统的检测机制已经不能阻挡愈演愈烈的攻击行为,需要新的技术手段辅助进行Web安全检测。作为沟通用户与网络数据的桥梁,浏览器广泛应用于用户与各种应用程序之间的交互,其中浏览器指纹包含着用户浏览器及设备等多种特征信息,其独特性可以极大地提高用户识别的准确率。但是浏览器指纹会随时间不断发生变动,基于静态指纹的研究方案难以满足动态指纹检测的要求。针对这一问题,本文研究旨在提高动态浏览器指纹的识别和链接检测能力,主要的研究工作如下:（1）针对浏览器指纹特征选取不全面,仅关注WebGL、Canvas等单一属性的问题,本文从多维角度获取参数并进行筛选,得到细粒度和高区分度的特征进行指纹检测。同时,为了尽所能地追踪不断变动的浏览器指纹,使同一用户的指纹信息能够链接到对应的指纹链上,本文提出了基于动态浏览器指纹的堆叠BiGRU检测模型,解决了指纹检测过程中由于忽略前后向信息交互导致的检测精度不高的问题,在准确率和链接时长等综合指标上有了一定的提升。（2）针对不同特征参数的重要性不同,信息熵高的特征在检测过程中发挥的影响力更大,赋予参数相同权重会造成检测误差的问题,本文提出了基于动态浏览器指纹的Att-BiGRU指纹检测模型,结合注意力机制聚焦稳定性更强的指纹特征,较BiGRU有了性能上的优化,并在实验结果中表现出了良好的链接能力。（3）针对存在对浏览器指纹的恶意攻击行为,即攻击者可以伪造用户指纹窃取隐私信息的问题,本文首先提取异常数据并进行扩充形成新的测试数据集,利用新数据集对基准模型及本文提出模型进行了检测实验,通过实验结果的对比分析验证了本文提出模型的鲁棒性,较现有模型具有更强的抗攻击能力。