{"id":92490,"date":"2020-08-27T19:42:37","date_gmt":"2020-08-27T17:42:37","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/30-iz-tysyachi-krupnejshih-sajtov-ispolzuyut-skripty-dlya-skrytoj-identifikaczii"},"modified":"2020-08-27T19:42:37","modified_gmt":"2020-08-27T17:42:37","slug":"30-iz-tysyachi-krupnejshih-sajtov-ispolzuyut-skripty-dlya-skrytoj-identifikaczii","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/news\/30-iz-tysyachi-krupnejshih-sajtov-ispolzuyut-skripty-dlya-skrytoj-identifikaczii","title":{"rendered":"30 % der tausend gr\u00f6\u00dften Websites nutzen Skripte zur versteckten Identifizierung.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Eine Forschungsgruppe von Mozilla, der Universit\u00e4t Iowa und der Universit\u00e4t Kalifornien ver\u00f6ffentlicht<\/a><\/noindex> hat die Ergebnisse einer Untersuchung zur Anwendung von Code zur versteckten Identifikation von Benutzern auf Websites zusammengefasst. Unter versteckter Identifikation versteht man die Generierung von Identifikatoren basierend auf indirekten Daten \u00fcber die Funktionsweise des Browsers, wie zum Beispiel Bildschirmaufl\u00f6sung<\/a><\/noindex>, eine Liste unterst\u00fctzted MIME-Typen, spezifische Parameter in den Headern (HTTP\/2<\/a><\/noindex> und HTTPS<\/a><\/noindex>), die Analyse installierter Plugins und Schriftarten<\/a><\/noindex>, die Verf\u00fcgbarkeit bestimmter Web-APIs, die spezifisch f\u00fcr Grafikkarten sind Beispielcodes<\/a><\/noindex> Rendering mit WebGL und Canvas<\/a><\/noindex>, Manipulationen<\/a><\/noindex> mit CSS, Ber\u00fccksichtigung von Standardwerten<\/a><\/noindex>, Scannen<\/a><\/noindex> von Netzwerkports, Analyse der Besonderheiten der Interaktion mit der Maus<\/a><\/noindex> und der Tastatur<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

Die Untersuchung von 100.000 der beliebtesten Websites laut Alexa-Ranking hat gezeigt, dass auf 9.040 davon (10,18%) Code zur versteckten Identifikation von Besuchern angewendet wird. Betrachtet man die tausend beliebtesten Websites, so wurde solcher Code in 30,60% der F\u00e4lle (266 Websites) identifiziert, und unter den Websites, die im Ranking von Platz tausend bis zehntausend liegen, in 24,45% der F\u00e4lle (2.010 Websites). In erster Linie wird die versteckte Identifikation in Skripten verwendet, die von externen Diensten bereitgestellt werden, um Betrug zu bek\u00e4mpfen<\/a><\/noindex> und Bots auszusondern, sowie durch Werbenetzwerke und Systeme zur Verfolgung von Benutzern.
\n

\"30<\/a><\/noindex><\/center><\/p>\n

Um den Code zur versteckten Identifikation zu identifizieren, wurde ein Werkzeug entwickelt, FP-Inspector<\/a><\/noindex>, dessen Code vorgeschlagen<\/a><\/noindex> unter der MIT-Lizenz steht. Im Werkzeug werden Methoden des maschinellen Lernens in Kombination mit statischer und dynamischer Analyse von JavaScript-Code eingesetzt. Es wird behauptet, dass der Einsatz von maschinellem Lernen die Genauigkeit der Identifikation des Codes zur versteckten Identifikation deutlich erh\u00f6ht hat und 26% mehr problematische Skripte identifiziert wurden
\nim Vergleich zu einer manuell festgelegten Heuristik. <\/p>\n

Viele der identifizierten Identifikationsskripte fehlten in typischen Blocklisten Disconnect<\/a><\/noindex>, Adsafe<\/a><\/noindex>, DuckDuckGo, Justuno<\/a><\/noindex> und EasyPrivacy<\/a><\/noindex>.
\nNach dem Versand einer Benachrichtigung<\/a><\/noindex> von den Entwicklern der Blockliste EasyPrivacy wurde erstellt wurde<\/a><\/noindex> ein separater Abschnitt f\u00fcr Skripte zur versteckten Identifikation erstellt. Dar\u00fcber hinaus erm\u00f6glichte der FP-Inspector die Identifikation einiger neuer Methoden zur Nutzung von Web-APIs zur Identifikation, die zuvor in der Praxis nicht vorkamen.<\/p>\n

Zum Beispiel wurde die Verwendung von Informationen zur Identifizierung des Tastaturlayouts (getLayoutMap), von Restdaten im Cache (\u00fcber die Performance-API, die Verz\u00f6gerungen bei der Datenr\u00fcckgabe analysiert und erm\u00f6glicht, festzustellen, ob der Benutzer auf eine bestimmte Domain zugegriffen hat oder nicht, sowie ob eine Seite zuvor ge\u00f6ffnet wurde), von im Browser festgelegten Berechtigungen (Informationen \u00fcber den Zugriff auf Notification-, Geolocation- und Camera-API), das Vorhandensein spezialisierter Peripherieger\u00e4te und seltener Sensoren (Gamepads, Virtual-Reality-Headsets, N\u00e4herungssensoren) festgestellt. Dar\u00fcber hinaus wurde die Ber\u00fccksichtigung bei der Identifizierung des Vorhandenseins spezialisierter APIs f\u00fcr bestimmte Browser und Unterschiede im Verhalten von APIs (AudioWorklet, setTimeout, mozRTCSessionDescription) sowie die Verwendung der AudioContext-API zur Bestimmung der Eigenschaften des Soundsystems dokumentiert. <\/p>\n

Im Rahmen der Untersuchung wurde auch die Frage der Beeintr\u00e4chtigung der regul\u00e4ren Funktionalit\u00e4t von Websites bei Anwendung von Methoden zum Schutz gegen versteckte Identifizierung untersucht, die zu Blockierungen von Netzwerkrequests oder zu Einschr\u00e4nkungen beim Zugriff auf APIs f\u00fchren. Es wurde gezeigt, dass eine selektive Einschr\u00e4nkung von APIs nur f\u00fcr Skripte, die vom FP-Inspector identifiziert wurden, zu geringeren Beeintr\u00e4chtigungen in der Funktionalit\u00e4t f\u00fchrt als bei der Anwendung strengerer allgemeiner Einschr\u00e4nkungen der API-Aufrufe in Brave und Tor Browser, die potenziell zu Datenlecks f\u00fchren k\u00f6nnen.<\/p>\n

\r\n \"Video\r\n
<\/div>\r\n <\/div><\/center><\/p>\n

<\/a><\/noindex><\/p>\n

Quelle: opennet.ru<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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