В рамках эксперимента данная техника использовалась на по мнению исследователей. Исследователи разработали два метода, оба из которых используют графическую библиотеку (WebGL), поддерживаемую всеми современными веб-браузерами.
Исследователи описали основной принцип новой техники, названной DRAWNAPART, следующим образом:
Используя GPU стек для сбора цифровых отпечатков, DRAWNAPART может различать устройства с номинально идентичными конфигурациями как в лабораторных, так и в реальных условиях.
Для создания цифрового профиля DRAWNAPART генерирует последовательность задач рендеринга, каждая из которых нацелена на разные модули управления (Execution Units, EU). Каждая задача рендеринга измеряется, создавая след цифрового отпечатка. Затем эти данные преобразуются сетью машинного обучения в вектор встраивания, который позволяет идентифицировать конкретное устройство.
В данной технике мы полагаемся на предсказуемое распределение заданий в программном стеке WebGL для таргетинга на конкретные модули исполнения. Мы наблюдаем, что при распределении параллельного набора задач вершинного шейдера стек WebGL имеет тенденцию назначать задачи разным модулям неслучайным образом. Это позволяет нам запускать несколько команд, нацеленных на одни и те же исполнительные модули.
Вместо измерения конкретных задач мы гарантируем, что время выполнения целевого модуля доминирует над временем выполнения всего конвейера. Для этого мы назначаем нецелевым исполнительным модулям программу затенения вершин, которая быстро завершается, а целевым модулям назначаем задачи, время выполнения которых очень чувствительно к различиям между отдельными модулями.
Разработчики создали два метода для различных сценариев использования: графические вычисления с выводом на дисплей (offscreen ) и вычисления без вывода (offscreen). Метод «onscreen» срабатывает быстрее, но является более затратным с точки зрения ресурсов. Метод «offscreen» выполняется дольше, но является менее ресурсоемким.
Исследователи отмечают, что данный метод снятия цифровых отпечатков можно заблокировать с помощью защитных мер. Например, в Tor Browser есть параметр webgl.min_capability_mode, который блокирует использование API, который применяется для целей отслеживания. WebGL также может быть отключен в других браузерах для предотвращения атаки, но за счет потенциальных проблем с удобством использования или доступностью. Блокировка сценариев может быть эффективной, но только в том случае, если сценарии блокируются по умолчанию или разрешены пользователем вручную.
Полный исследовательский отчет на английском языке доступен по ссылке.
https://arxiv.org/pdf/2201.09956.pdf
А вы используете защиту от отслеживания?
#советыдлякомпьютера
Нет комментариев