Появился эффективный метод слежки за пользователями в сети по GPU
Международная команда исследователей из университетов Франции, Израиля и Австралии нашла способ длительное время отслеживать действия пользователей в интернете на основе особенностей графических процессоров в их компьютерах или смартфонах, пишет Gizmodo.
Новый метод фингерпринтинга позволяет создавать идентифицируемый профиль конкретного устройства и отслеживать активность юзеров гораздо дольше, чем альтернативы вроде куки-файлов.
Исследователи отмечают, что цифровые отпечатки браузеров помогают трекать пользователей недолго, поскольку со временем меняются и в результате могут быть перепутаны с отпечатками других устройств. При помощи техники цифрового отпечатка GPU удалось увеличить медианную длительность отслеживания на 67% по сравнению с лучшими существующими методами — с 17,5 до 28 дней.
Техника строится на информации о том, как долго GPU обрабатывает определённые задачи с помощью WebGL — кроссплатформенного API для отображения графического контента в браузерах. По словам исследователей, каждый произведённый GPU уникален, и эти минимальные отличия проявляются в его взаимодействии с WebGL. Исследователи скормили эти особенности GPU вместе с другими данными об устройствах алгоритму, который создаёт надёжные сигнатуры этих устройств для трекинга поведения пользователя в сети. Технику успешно протестировали на 2550 девайсах с 1605 различными конфигурациями центрального процессора. Она хорошо показала себя как на компьютерах, так и на смартфонах и не требует доступа к другим их компонентам, например микрофону, камере или гироскопу.
О своих находках исследователи рассказали нужным компаниям, в том числе Google, Brave и Mozilla, ещё в 2020 году. Также в известность поставили организацию Khronos, которая разработала и поддерживает WebGL — там создали специальную техническую группу для обсуждения исследования с разработчиками браузеров и другими.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.