Mae ymchwilwyr o Brifysgol Ben-Gurion (Israel), Prifysgol Lille (Ffrainc) a Phrifysgol Adelaide (Awstralia) wedi datblygu techneg newydd ar gyfer adnabod dyfeisiau defnyddwyr trwy ganfod paramedrau gweithredu GPU mewn porwr gwe. Gelwir y dull yn "Drawn Apart" ac mae'n seiliedig ar y defnydd o WebGL i gael proffil perfformiad GPU, a all wella'n sylweddol gywirdeb y dulliau olrhain goddefol sy'n gweithio heb ddefnyddio Cwcis a heb storio dynodwr ar system y defnyddiwr.
Defnyddiwyd dulliau sy'n ystyried nodweddion rendro, GPU, pentwr graffeg a gyrwyr wrth adnabod yn flaenorol, ond roeddent yn gyfyngedig i'r gallu i wahanu dyfeisiau yn unig ar lefel gwahanol fodelau o gardiau fideo a GPUs, h.y. dim ond fel ffactor ychwanegol y gellid ei ddefnyddio i gynyddu'r tebygolrwydd o adnabyddiaeth. Nodwedd allweddol y dull newydd "Drawn Apart" yw nad yw'n cyfyngu ei hun i wahanu gwahanol fodelau GPU, ond mae'n ceisio nodi gwahaniaethau rhwng GPUs unfath o'r un model oherwydd heterogeneity y broses weithgynhyrchu sglodion a gynlluniwyd ar gyfer cyfochrog aruthrol. cyfrifiadura. Nodir bod amrywiadau sy'n codi yn ystod y broses gynhyrchu yn ei gwneud hi'n bosibl ffurfio castiau nad ydynt yn ailadrodd ar gyfer yr un modelau dyfais.
Mae'n troi allan y gellir adnabod y gwahaniaethau hyn trwy gyfrif nifer yr unedau gweithredu a dadansoddi eu perfformiad yn y GPU. Defnyddiwyd gwiriadau yn seiliedig ar set o swyddogaethau trigonometrig, gweithrediadau rhesymegol a chyfrifiadau pwynt arnawf fel cyntefig i nodi gwahanol fodelau GPU. Er mwyn nodi gwahaniaethau yn yr un GPUs, amcangyfrifwyd nifer yr edafedd sy'n gweithredu ar yr un pryd wrth weithredu graddwyr fertig. Tybir bod yr effaith a ganfyddir yn cael ei achosi gan wahaniaethau mewn amodau tymheredd a defnydd pΕ΅er o wahanol achosion o sglodion (yn flaenorol, dangoswyd effaith debyg ar gyfer CPUs - roedd proseswyr union yr un fath yn dangos defnydd pΕ΅er gwahanol wrth weithredu'r un cod).
Oherwydd bod gweithrediadau trwy WebGL yn cael eu perfformio'n anghydamserol, ni ellir defnyddio'r API JavaScript performance.now() yn uniongyrchol i fesur eu hamser gweithredu, felly mae tri thric wedi'u cynnig i fesur yr amser:
- ar y sgrin β rendro'r olygfa mewn cynfas HTML, mesur amser ymateb y swyddogaeth galw'n Γ΄l, wedi'i osod trwy'r API Window.requestAnimationFrame a'i alw ar Γ΄l cwblhau'r rendro.
- oddi ar y sgrin - defnyddio gweithiwr a rendro'r olygfa yn wrthrych OffscreenCanvas, mesur amser gweithredu'r gorchymyn convertToBlob.
- GPU - Tynnwch lun i wrthrych OffscreenCanvas, ond defnyddiwch amserydd a ddarperir gan WebGL i fesur amser sy'n ystyried hyd set o orchmynion ar ochr y GPU.
Yn ystod y broses creu ID, cynhelir 50 prawf ar bob dyfais, pob un yn cwmpasu 176 o fesuriadau o 16 o wahanol nodweddion. Dangosodd arbrawf a gasglodd wybodaeth ar 2500 o ddyfeisiau gyda 1605 o wahanol GPUs gynnydd o 67% yn effeithlonrwydd dulliau adnabod cyfun wrth ychwanegu cefnogaeth Drawn Apart. Yn benodol, roedd y dull FP-STALKER cyfunol yn darparu adnabyddiaeth o fewn 17.5 diwrnod ar gyfartaledd, ac o'i gyfuno Γ’ Drawn Apart, cynyddodd hyd yr adnabod i 28 diwrnod.
- Roedd cywirdeb gwahanu 10 system gyda sglodion Intel i5-3470 (GEN 3 Ivy Bridge) a Intel HD Graphics 2500 GPU yn y prawf ar y sgrin yn 93%, ac yn y prawf oddi ar y sgrin roedd yn 36.3%.
- Ar gyfer systemau 10 Intel i5-10500 (GEN 10 Comet Lake) gyda cherdyn fideo NVIDIA GTX1650, y cywirdeb oedd 70% a 95.8%.
- Ar gyfer systemau 15 Intel i5-8500 (GEN 8 Coffee Lake) gyda Intel UHD Graphics 630 GPU - 42% a 55%.
- Ar gyfer 23 o systemau Intel i5-4590 (GEN 4 Haswell) gyda Intel HD Graphics 4600 GPU - 32.7% a 63.7%.
- Ar gyfer chwe ffΓ΄n clyfar Samsung Galaxy S20 / S20 Ultra gyda Mali-G77 MP11 GPU, y cywirdeb adnabod yn y prawf ar y sgrin oedd 92.7%, ac ar gyfer ffonau smart Samsung Galaxy S9 / S9 + gyda Mali-G72 MP18 roedd yn 54.3%.
Nodir bod tymheredd y GPU wedi effeithio ar y cywirdeb, ac ar gyfer rhai dyfeisiau, arweiniodd ailgychwyn y system at ystumio'r dynodwr. Wrth ddefnyddio'r dull mewn cyfuniad Γ’ dulliau adnabod anuniongyrchol eraill, gellir cynyddu cywirdeb yn sylweddol. Maent hefyd yn bwriadu cynyddu cywirdeb trwy ddefnyddio graddwyr cyfrifiadurol ar Γ΄l sefydlogi'r API WebGPU newydd.
Hysbyswyd Intel, ARM, Google, Khronos, Mozilla a Brave o'r broblem yn Γ΄l yn 2020, ond dim ond nawr mae manylion y dull yn cael eu datgelu. Cyhoeddodd yr ymchwilwyr hefyd enghreifftiau gwaith a ysgrifennwyd yn JavaScript a GLSL a all weithio gyda a heb arddangos gwybodaeth ar y sgrin. Hefyd, ar gyfer systemau sy'n seiliedig ar GPU Intel GEN 3/4/8/10, mae setiau data wedi'u cyhoeddi ar gyfer dosbarthu gwybodaeth a echdynnwyd mewn systemau dysgu peiriannau.
Ffynhonnell: opennet.ru