ათასი უმსხვილესი საიტიდან 30% იყენებს სკრიპტებს ფარული იდენტიფიკაციისთვის

მკვლევართა გუნდი Mozilla-დან, აიოვას უნივერსიტეტიდან და კალიფორნიის უნივერსიტეტიდან опубликовала итоги изучения применения на сайтах кода для скрытой идентификации пользователей. Под скрытой идентификации понимается генерация идентификаторов на основе косвенных данных о работе браузера, таких как ეკრანის გარჩევადობა, მხარდაჭერილი MIME ტიპების სია, სპეციფიკური პარამეტრები სათაურებში (HTTP / 2 и HTTPS), დაყენებული ანალიზი დანამატები და შრიფტები, გარკვეული ვებ API-ების ხელმისაწვდომობა, სპეციფიკური ვიდეო ბარათებისთვის მახასიათებლები რენდერი WebGL და ტილო, მანიპულირება с CSS, ნაგულისხმევი მნიშვნელობების გათვალისწინებით, სკანირება ქსელის პორტები, მუშაობის მახასიათებლების ანალიზი თაგვი и კლავიატურა.

Alexa-ს რეიტინგების მიხედვით 100 ათასი ყველაზე პოპულარული საიტის კვლევამ აჩვენა, რომ მათგან 9040 (10.18%) იყენებს კოდს ვიზიტორების ფარულად იდენტიფიცირებისთვის. უფრო მეტიც, თუ გავითვალისწინებთ ათასობით ყველაზე პოპულარულ საიტს, მაშინ ასეთი კოდი დაფიქსირდა შემთხვევების 30.60% -ში (266 საიტი), ხოლო საიტებს შორის, რომლებიც რეიტინგში ადგილებს იკავებენ მეათასედან ათი ათასამდე, შემთხვევების 24.45% -ში (2010 წლის საიტი) . ფარული იდენტიფიკაცია ძირითადად გამოიყენება გარე სერვისების მიერ მოწოდებულ სკრიპტებში თაღლითობის საწინააღმდეგო და ბოტების, ასევე სარეკლამო ქსელების და მომხმარებლის მოძრაობის თვალთვალის სისტემების სკრინინგს.

კოდის იდენტიფიცირებისთვის, რომელიც ფარულ იდენტიფიკაციას ახორციელებს, შემუშავდა ინსტრუმენტების ნაკრები FP-Inspector, რომლის კოდი შემოთავაზებული MIT ლიცენზიით. ინსტრუმენტთა ნაკრები იყენებს მანქანური სწავლების ტექნიკას JavaScript კოდის სტატიკურ და დინამიურ ანალიზთან ერთად. ამბობენ, რომ მანქანათმცოდნეობის გამოყენებამ მნიშვნელოვნად გაზარდა ფარული იდენტიფიკაციის კოდის იდენტიფიკაციის სიზუსტე და გამოავლინა 26%-ით მეტი პრობლემური სკრიპტები.
ხელით მითითებულ ევრისტიკასთან შედარებით.

იდენტიფიკაციის მრავალი სკრიპტი არ იყო შეტანილი ტიპიურ დაბლოკვის სიებში. Disconnect, Adsafe,DuckDuckGo, ჯუსტუნო и EasyPrivacy.
გაგზავნის შემდეგ შენიშვნა EasyPrivacy ბლოკის სიის დეველოპერები იყვნენ შექმნა отдельный раздел для скриптов скрытой идентификации. Кроме того, FP-Inspector позволил выявить некоторые новые способы использования Web API для идентификации, которые ранее не встречались на практике.

მაგალითად, გაირკვა, რომ ინფორმაცია კლავიატურის განლაგების შესახებ (getLayoutMap), ნარჩენი მონაცემები ქეშში გამოყენებული იყო ინფორმაციის იდენტიფიცირებისთვის (Performance API-ის გამოყენებით, მონაცემთა მიწოდების შეფერხებები გაანალიზებულია, რაც შესაძლებელს ხდის დადგინდეს, მიუწვდომელია თუ არა მომხმარებელი გარკვეული დომენი თუ არა, ასევე, იყო თუ არა გვერდი ადრე გახსნილი), ბრაუზერში დაყენებული ნებართვები (ინფორმაცია შეტყობინებების, გეოლოკაციისა და კამერის API-ზე წვდომის შესახებ), სპეციალიზებული პერიფერიული მოწყობილობებისა და იშვიათი სენსორების არსებობა (თამაშის ბალიშები, ვირტუალური რეალობის ჩაფხუტები, სიახლოვის სენსორები). გარდა ამისა, გარკვეული ბრაუზერებისთვის სპეციალიზირებული API-ების არსებობისა და API ქცევის განსხვავებების დადგენისას (AudioWorklet, setTimeout, mozRTCSessionDescription), ასევე AudioContext API-ს გამოყენებისას ხმის სისტემის მახასიათებლების დასადგენად, ის ჩაიწერა.

კვლევამ ასევე შეისწავლა საიტების სტანდარტული ფუნქციონირების დარღვევის საკითხი ფარული იდენტიფიკაციისგან დაცვის მეთოდების გამოყენების შემთხვევაში, რაც იწვევს ქსელის მოთხოვნების დაბლოკვას ან API-ზე წვდომის შეზღუდვას. ნაჩვენებია, რომ API-ის შერჩევითი შეზღუდვა მხოლოდ FP-Inspector-ის მიერ იდენტიფიცირებული სკრიპტებით იწვევს ნაკლებ შეფერხებას, ვიდრე Brave და Tor ბრაუზერები, რომლებიც იყენებენ უფრო მკაცრ ზოგად შეზღუდვებს API ზარებზე, რაც პოტენციურად გამოიწვევს მონაცემთა გაჟონვას.

წყარო: opennet.ru