A Mozilla, az Iowa Egyetem és a Kaliforniai Egyetem kutatócsoportja az eljárás hatásainak tanulmányozásáról, amely a felhasználók rejtett azonosítására szolgáló kódok alkalmazásán alapul. A rejtett azonosítás alatt azt értjük, hogy az azonosítókat a böngésző működésének közvetett adatai alapján generálják, mint például , támogatott MIME-típusok listája, specifikus paraméterek a fejlécben ( és ), a telepített , bizonyos Web API-k elérhetősége, grafikus kártyákra specifikus WebGL segítségével készített rajzok és , CSS-sel, , és a különböző működési jellemzők elemzése és .
A 100 000 legnépszerűbb webhely tanulmányozása az Alexa ranglistáján kimutatta, hogy ezek közül 9040 (10,18%) alkalmaz rejtett azonosításra szolgáló kódot. Ha figyelembe vesszük a legnépszerűbb 1000 webhelyet, akkor ez a kód 30,60% -ban (266 webhely) fellelhető, míg az ezerszeres és tízezerszeres rangsorolású webhelyek esetén 24,45% -ban (2010 webhely). Főként a rejtett azonosítást külső szolgáltatók által biztosított szkriptek végzik, amelyek és a botok kiszűréséhez, valamint a hirdetési hálózatok és a felhasználómozgás nyomon követésére szolgáló rendszerekhez.
A rejtett azonosítást végző kódok észlelésére az , amelynek kódja MIT licenc alatt áll. Az eszköz az additív és a statikus és dinamikus JavaScript kód elemzés kombinálásával gépi tanulási módszereket használ. A gépi tanulás alkalmazásának köszönhetően jelentősen megnövelhető a rejtett azonosításra szolgáló kódok észlelésének pontossága, és 26% -kal több problémás szkriptet lehet felfedezni
a manuálisan megadott heuristikához képest.
A felfedezett azonosító szkriptek többsége hiányzott a szokásos blokkoló listákból, , , DuckDuckGo, és .
A elküldése után a blokkoló lista fejlesztői számára külön szekciót alakítottak ki a rejtett azonosítási szkriptekhez. Ezen kívül, az FP-Inspector lehetővé tette új Web API használati módok felfedezését is az azonosításra, amelyek korábban nem voltak jelen a gyakorlatban.
Például megállapították, hogy használják a billentyűzetelrendezés azonosítására szolgáló információkat (getLayoutMap), a gyorsítótárban lévő maradékadatokat (a teljesítményelemző API segítségével elemzik az adatok visszaadásának késleltetését, ami lehetővé teszi annak meghatározását, hogy a felhasználó kapcsolatba lépett-e egy adott doménnal, vagy megnyitott-e korábban egy oldalt), a böngészőben beállított jogosultságokat (információk a Notification, Geolocation és Camera API-hozzáférésről), a speciális perifériák és ritka érzékelők (játékkonzolok, virtuális valóság sisakok, közelségi érzékelők) meglétét. Továbbá rögzítették a speciális böngészők API-jainak meglétét és az API-k viselkedésének eltéréseit (AudioWorklet, setTimeout, mozRTCSessionDescription), valamint az AudioContext API használatát a hangrendszer sajátosságainak meghatározására.
A kutatás során a rejtett azonosítás elleni védekezési módszerek alkalmazásának hatásait is megvizsgálták, amelyek a webhelyek működésének megsértéséhez vezethetnek, blokkolva a hálózati lekérdezéseket vagy korlátozva az API-hoz való hozzáférést. Kimutatták, hogy az API-k szelektív korlátozása csak a FP-Inspector által észlelt szkriptek számára kevesebb működési zavart okoz, mint a Brave és a Tor böngészőben alkalmazott szigorúbb általános API-hívás korlátozások, amelyek potenciálisan adatszivárgáshoz vezethetnek.
Forrás: opennet.ru
