30% от хиляда най-големи сайтове използват скриптове за прикрито идентифициране

Група изследователи от Mozilla, Университета на Айова и Калифорнийския университет е публикувала проучване на приложението на кодове за скрито идентифициране на потребителите на сайтовете. Под скрито идентифициране се разбира генериране на идентификатори на база косвени данни за работата на браузъра, като разделителната способност на екрана, списък на поддържаните MIME типове, специфични параметри в хедърите (HTTP/2 и HTTPS), анализ на инсталираните плъгини и шрифтове, наличието на определени Web API, специфични за видеокартите особености рендериране чрез WebGL и Canvas, манипуляции с CSS, отчитане на подразбиращите се стойности, сканиране на мрежови портове, анализ на особеностите на работата с мишката и клавиатурата.

Изучаването на 100 хиляди от най-популярните сайтове по рейтинга на Alexa показа, че на 9040 от тях (10.18%) се прилага код за скрито идентифициране на посетителите. В същото време, ако разглеждаме хиляда от най-популярните сайтове, подобен код е открит в 30.60% от случаите (266 сайта), а сред сайтовете, заемащи места в рейтинга от хиляда до десет хиляди, в 24.45% от случаите (2010 сайта). В основната част скритото идентифициране се прилага в скриптове, предоставяни от външни услуги за борба с измами и филтриране на ботове, както и рекламни мрежи и системи за проследяване на движенията на потребителите.

За идентифициране на кода, осъществяващ скрито идентифициране, е разработен инструментариум FP-Inspector, чийто код предложен е под лиценз MIT. В инструментариума се използват методи на машинно обучение в комбинация с статичен и динамичен анализ на JavaScript кода. Утвърдена е информация, че прилагането на машинно обучение е позволило значително да се повиши точността на откритията на код за скрито идентифициране и да се открият с 26% повече проблемни скриптове
в сравнение с зададената ръчно хеуристика.

Мнозина от откритите скриптове за идентификация бяха отсъстващи от типичните списъци за блокиране Disconnect, Adsafe, DuckDuckGo, Justuno и EasyPrivacy.
След изпращането на известие от разработчиците на списъка за блокиране EasyPrivacy беше в 2005 година. създаден отделен раздел за скриптове за скрито идентифициране. Освен това, FP-Inspector позволи да се открият някои нови начини за използване на Web API за идентификация, които преди не бяха срещани на практика.

Например, установено е използването на информация за подредбата на клавиатурата (getLayoutMap), остатъчни данни в кеша (чрез API Performance се анализират закъсненията при предоставяне на данни, което позволява да се определи дали потребителят е посещавал конкретен домейн или не, а също така и дали страницата е била отваряна преди), предоставените в браузъра разрешения (информация за достъп до Notification, Geolocation и Camera API), наличието на специализирани периферни устройства и редки сензори (геймпадове, шлемове за виртуална реалност, сензори за приближение). Освен това е регистрирано вземането под внимание при идентифицирането на наличието на специализирани API за определени браузъри и различия в поведението на API (AudioWorklet, setTimeout, mozRTCSessionDescription), както и използването на API AudioContext за определяне на характеристиките на звуковата система.

В хода на проучването беше разгледан въпросът за нарушаването на нормалната функционалност на сайтовете в случай на прилагане на методи за защита от скрита идентификация, водещи до блокиране на мрежови заявки или ограничаване на достъпа до API. Показа се, че селективното ограничаване на API само за скриптове, открити от FP-Inspector, води до по-малко нарушения в работата, отколкото при използването на по-строги общи ограничения на API повикванията в Brave и Tor Browser, които потенциално могат да доведат до изтичане на данни.

Източник: opennet.ru