Bilgisayar araştırmacılar, bilgisayarınızdan veya telefonunuzun grafik işleme biriminden toplanan bilgileri kullanarak sizi internet üzerinden izlemenin yeni ve deneysel bir yolunu keşfettiler.
yakın zamanda kağıt, İsrail, Avustralya ve Fransa’daki üniversitelerden gelen araştırmacılar, farklı, izlenebilir profiller oluşturmak için her kullanıcının GPU yığınının özelliklerini kullanan benzersiz bir cihaz “parmak izi” stratejisini açıkladılar.
Bilmeyenler için parmak izi, bir web izleme— şirketlerin ve üçüncü tarafların dolandırıcılığı azaltmak, “müşteri deneyimini” iyileştirmek amacıyla tüketicileri izlediği her yerde bulunan uygulama ve evet, sana bir şeyler satmak.
Tarihsel olarak konuşursak, çoğu şirket kurabiye— bunlar tarayıcınızda depolanan, tanımlayıcı metin dosyalarıdır. Ancak son gizlilik düzenlemeleri gibi çerezler son zamanlarda zor zamanlar geçirdi. Kaliforniya’nın CCPA’sı veya Avrupa’nın GDPR’si– onları olmaya zorladı rızaya dayalı zorunlu olmaktan ziyade.
Sonuç olarak, şirketler aşağıdakiler de dahil olmak üzere alternatif izleme yöntemleri aradılar. tarayıcı ve cihaz parmak iziizlenebilir bir baskı oluşturmak için bir kullanıcının tarayıcısından, telefonundan veya bilgisayarından (tarayıcı yapılandırmaları veya cihaz özellikleri gibi) toplanan verileri kullanan.
Yine de parmak izi almanın işlevsel bir dezavantajı vardır, o da çok uzun süre çalışmamasıdır. Araştırmacılar, “Tarayıcı parmak izleri zamanla gelişir ve bu evrimler nihayetinde parmak izinin benzer donanım ve yazılımı paylaşan diğer cihazlardan gelen parmak izleriyle karıştırılmasına neden olur” diye yazıyor.
Ancak, araştırmacıların yeni GPU parmak izi tekniği, bu sınırlamanın büyük ölçüde üstesinden geldi. Araştırmaya göre, izleme sistemi araştırmacıların “ortanca izleme süresinde %67’ye varan bir artış” yaratmasına izin verdi, yani çerezler gibi geleneksel yöntemlerden daha uzun süreler boyunca daha tutarlı izlemeye izin verdi.
Tüm bunların nasıl çalıştığının ayrıntıları biraz karmaşıktır, ancak temel olarak strateji, bir cihazın GPU’sunun tüm modern web tarayıcılarında bulunan bir grafik işleme API’si olan WebGL’yi kullanarak belirli görsel öğeleri çözmesinin ne kadar sürdüğü hakkında bilgi toplamayı içerir. Araştırmacılar, benzer GPU’lar arasında, WebGL ile nasıl etkileşime girdiğini izleyerek gözlemlenebilecek küçük üretim farklılıkları olduğunu söylüyor. Araştırmacılar nihayetinde bu GPU bilgilerini ve diğer cihaz verilerini bir algoritmaya besliyor ve bu da daha sonra cihazın kullanıcısını web’de izlemek için kullanılabileceklerini söyledikleri “güvenilir ve sağlam bir cihaz imzası” oluşturmalarına olanak tanıyor.
Araştırmacılar, izleme sistemlerini 1.605 farklı CPU konfigürasyonuna sahip 2.550 cihaz üzerinde test ettiler ve güvenilir bir şekilde aradıkları ürkütücü sonuçları üretebileceğini keşfettiler. Araştırmacılar, “Tekniğimiz hem PC’lerde hem de mobil cihazlarda iyi çalışıyor, pratik bir çevrimdışı ve çevrimiçi çalışma zamanına sahip ve mikrofon, kamera veya jiroskop gibi herhangi bir ekstra sensöre erişim gerektirmiyor” diye yazıyor.
Araştırmacılar bulgularını 2020’de Google, Brave ve Mozilla dahil olmak üzere bir dizi ilgili şirkete açıkladılar ve araştırmalarından onları haberdar etmeye devam ettiler. Benzer şekilde araştırmacılar, “WebGL belirtiminden sorumlu” yazılım konsorsiyumu olan Khronos grubunun bulgularına “tarayıcı satıcıları ve diğer paydaşlarla ifşayı tartışmak için teknik bir çalışma grubu” kurarak yanıt verdiğini bildirdi.
