Araştırmacılar, bir makinenin grafik işleme birimini (GPU) kullanıcıları web’de sürekli olarak izlemek için bir araç olarak kullanan yeni bir parmak izi tekniği türü gösterdiler.
dublajlı çizilmişAyrıAvustralya, Fransa ve İsrail’den araştırmacılar yeni bir makalede, yöntemin “bir aygıtı GPU yığınının benzersiz özelliklerinden tanımladığını” belirterek, bir GPU’yu oluşturan birden çok yürütme birimi arasındaki hız değişikliklerini “bir GPU olarak hizmet edebilir. ayrıcalığı olmayan JavaScript kullanılarak toplanabilen güvenilir ve sağlam cihaz imzası.”
Cihaz parmak izi veya makine parmak izi, benzersiz tanımlama amacıyla bir uzak bilgi işlem cihazından donanım, yüklü yazılım ve web tarayıcısı ve ilgili eklentileri hakkında toplanan bilgilerdir.
Parmak izleri iki ucu keskin bir kılıç olabilir. Bir yandan, bir parmak izi algoritması, bir hizmet sağlayıcının (örneğin banka) kimlik hırsızlığını ve kredi kartı sahtekarlığını tespit etmesine ve önlemesine izin verebilir. Ancak, hedeflenen reklamcılık için bireylerin tarama etkinliklerinin uzun vadeli kayıtlarını derlemek için de kötüye kullanılabilir.
Tarayıcı parmak izi, benzer bir şekilde, öncelikle parmak izini oluşturmak için tarayıcıdan toplanan önemli bilgilerin bir araya getirilmesine dayanır. Öznitelikler, tarayıcının sürümünü, işletim sistemini, saat dilimini, ekranını, dilini, yazı tiplerini ve hatta tarayıcının metin ve grafikleri işleme biçimini kapsayan gamı çalışır.
Ancak tarayıcı parmak izlerinin, zaman içinde gelişebilmeleri ve uzun süreler boyunca kullanıcıları izlemeyi zorlaştırması gibi önemli bir dezavantajı da vardır. İşte burada DrawnApart devreye giriyor.
Bu, yalnızca aynı GPU’lar arasındaki üretim farklılıklarını keşfetmek ve silahlandırmak için türünün ilk örneği değil, aynı zamanda, aynı donanım ve yazılım konfigürasyonlarına sahip makineleri ayırt etme yaklaşımını güvenilir bir şekilde kullanmak için, kullanıcıların gizliliğini etkin bir şekilde baltalayan bir mekanizmadır.
Özünde, önerilen izleme sistemi, aşağıdakileri kullanarak farklı grafik ilkellerini oluşturmak için gereken süreyi ölçmeyi içerir. WebGL API’sıher biri farklı hedefliyor yürütme birimleri Bir GPU içeren, daha sonra onu oluşturan belirli cihazı benzersiz bir şekilde tanımlamak için bir derin öğrenme ağına beslenen bir parmak izi izi oluşturmak için.
Windows 10 masaüstü bilgisayarlar, Apple Mac mini cihazlar ve çok sayıda Samsung Galaxy akıllı telefon nesli dahil olmak üzere 88 cihazdan oluşan bir değerlendirme kurulumunda araştırmacılar, aşağıdakiler gibi son teknoloji parmak izi bağlama algoritmalarıyla birlikte kullanıldığında şunu buldular: FP-STALKERDrawnApart medyan ortalama takip süresini 17,5 günden 28 güne çıkardı.
GPU parmak izi alma yöntemini engellemeye yönelik önlemler, komut dosyası engellemeden WebGL’yi devre dışı bırakmaya ve her web sayfasını tek bir yürütme birimiyle sınırlamaya ve hatta donanım hızlandırmalı oluşturmayı kapatmaya kadar uzanır – araştırmacıların uyardığı bir hareket, kullanılabilirliği ve yanıt vermeyi ciddi şekilde etkileyebilir.
Ayrıca, devam eden gelişme, WebGPU’su standart — şu anda kanarya sürümlerinde mevcuttur Google Chrome ve Mozilla Firefox — parmak izinin toplanması için geçen süreyi önemli ölçüde azaltması ve akademisyenlerin “hızlandırılmış bilgi işlem API’lerinin kullanıcı gizliliği üzerindeki etkilerinin, bunlar küresel olarak etkinleştirilmeden önce dikkate alınması gerektiği” sonucuna varmalarını sağlaması bekleniyor.
