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Metudu di identificazione di u sistema di l'utilizatori basatu annantu à l'infurmazioni GPU

I ricercatori di l'Università Ben-Gurion (Israele), l'Università di Lille (Francia) è l'Università d'Adelaide (Australia) anu sviluppatu una nova tecnica per identificà i dispositi di l'utilizatori detectendu i paràmetri operativi GPU in un navigatore web. U metudu hè chjamatu "Drawn Apart" è hè basatu annantu à l'usu di WebGL per ottene un prufilu di rendiment GPU, chì pò migliurà significativamente l'accuratezza di i metudi di seguimentu passivi chì travaglianu senza l'usu di Cookies è senza almacenà un identificatore in u sistema di l'utilizatore.

I metudi chì piglianu in contu e caratteristiche di rendering, GPU, stack gràficu è drivers quandu identificanu sò stati utilizati prima, ma eranu limitati à l'abilità di separà i dispositi solu à u livellu di diversi mudelli di carte video è GPU, i.e. Puderia solu esse usatu cum'è un fattore supplementu per aumentà a probabilità d'identificazione. A caratteristica chjave di u novu metudu "Drawn Apart" hè chì ùn si limita micca à separà diversi mudelli GPU, ma prova à identificà e differenze trà GPU idèntiche di u stessu mudellu per via di l'eterogeneità di u prucessu di fabricazione di chips cuncepiti per massivamente paralleli. l'informatica. Hè nutatu chì e variazioni chì si sviluppanu durante u prucessu di produzzione facenu pussibule di furmà impressioni non-ripetizione per i stessi mudelli di dispositi.

Metudu di identificazione di u sistema di l'utilizatori basatu annantu à l'infurmazioni GPU

Risultava chì sti differenzi ponu esse identificati cuntendu u numeru di unità di esecutivu è analizendu u so rendimentu in a GPU. I cuntrolli basati nantu à un inseme di funzioni trigonometriche, operazioni logiche è calculi in virgule flottante sò stati usati cum'è primitivi per identificà diversi mudelli GPU. Per identificà e differenze in e stesse GPU, u numeru di fili in esecuzione simultanea durante l'esecuzione di vertex shaders hè statu valutatu. Si assume chì l'effettu rilevatu hè causatu da differenzi in e cundizioni di temperatura è u cunsumu d'energia di e diverse istanze di chips (prima, un effettu simili hè statu dimustratu per i CPU - processori identici anu mostratu un cunsumu d'energia diversa quandu eseguisce u listessu codice).

Perchè l'operazioni attraversu WebGL sò realizate in modu asincronu, l'API JavaScript performance.now() ùn pò micca esse aduprata direttamente per misurà u so tempu d'esekzione, cusì trè trucchi sò stati pruposti per misurà u tempu:

  • onscreen - rende a scena in un canvas HTML, misurà u tempu di risposta di a funzione di callback, stabilitu via l'API Window.requestAnimationFrame è chjamatu dopu a rendering hè cumpletu.
  • offscreen - utilizendu un travagliadore è rende a scena in un ughjettu OffscreenCanvas, misurà u tempu d'esekzione di u cumandimu convertToBlob.
  • GPU - Disegna à un ughjettu OffscreenCanvas, ma aduprate un cronometru furnitu da WebGL per misurà u tempu chì piglia in contu a durata di un settore di cumandamenti in u latu GPU.

Durante u prucessu di creazione di l'ID, 50 teste sò eseguite nantu à ogni dispusitivu, ognunu copre 176 misurazioni di 16 caratteristiche diverse. Un esperimentu chì hà cullatu infurmazione nantu à i dispositi 2500 cù 1605 GPU differenti hà dimustratu un aumentu di 67% in l'efficienza di i metudi di identificazione cumminati quandu aghjunghjenu u supportu Drawn Apart. In particulare, u metudu FP-STALKER cumminatu hà furnitu l'identificazione in 17.5 ghjorni in media, è quandu cumminatu cù Drawn Apart, a durata d'identificazione aumentava à 28 ghjorni.

Metudu di identificazione di u sistema di l'utilizatori basatu annantu à l'infurmazioni GPU

  • A precisione di separazione di i sistemi 10 cù chips Intel i5-3470 (GEN 3 Ivy Bridge) è Intel HD Graphics 2500 GPU in a prova onscreen era 93%, è in a prova offscreen era 36.3%.
  • Per i sistemi 10 Intel i5-10500 (GEN 10 Comet Lake) cù una carta video NVIDIA GTX1650, a precisione era 70% è 95.8%.
  • Per 15 sistemi Intel i5-8500 (GEN 8 Coffee Lake) cù Intel UHD Graphics 630 GPU - 42% è 55%.
  • Per i sistemi 23 Intel i5-4590 (GEN 4 Haswell) cù Intel HD Graphics 4600 GPU - 32.7% è 63.7%.
  • Per sei smartphones Samsung Galaxy S20 / S20 Ultra cù Mali-G77 MP11 GPU, a precisione d'identificazione in a prova nantu à u screnu era 92.7%, è per i telefoni smartphones Samsung Galaxy S9 / S9+ cù Mali-G72 MP18 era 54.3%.

Metudu di identificazione di u sistema di l'utilizatori basatu annantu à l'infurmazioni GPU

Hè nutatu chì a precisione hè stata affettata da a temperatura di a GPU, è per certi dispositi, rebooting u sistema hà purtatu à una distorsioni di l'identificatore. Quandu si usa u metudu in cumbinazioni cù altri metudi d'identificazione indiretta, a precisione pò esse aumentata significativamente. Pianu ancu di aumentà a precisione per via di l'usu di l'ombra di compute dopu a stabilizazione di a nova WebGPU API.

Intel, ARM, Google, Khronos, Mozilla è Brave sò stati avvisati di u prublema in u 2020, ma i dettagli di u metudu sò solu avà revelati. I circadori anu publicatu ancu esempi di travagliu scritti in JavaScript è GLSL chì ponu travaglià cù è senza infurmazione nantu à u screnu. Inoltre, per i sistemi basati nantu à GPU Intel GEN 3/4/8/10, i setti di dati sò stati publicati per classificà l'infurmazioni estratti in sistemi di apprendimentu machine.

Source: opennet.ru

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