Un gruppo di ricercatori provenienti da Francia, Israele e Australia ha trovato un nuovo modo per identificare con precisione ogni singolo utente su Internet: questo può essere fatto in modo discreto utilizzando le GPU. Il nuovo modo si chiama DrawnApart.
Negli ultimi anni, le persone sono diventate sempre più preoccupate per i problemi di privacy su Internet: a molti categoricamente non piace il fatto che le loro azioni vengano monitorate. Ciò ha portato, ad esempio, a leggi che impongono ai siti di chiedere agli utenti il permesso di raccogliere cookie o altre informazioni. In questo contesto, siti senza scrupoli hanno iniziato a raccogliere altri dati per l'identificazione, come la configurazione del dispositivo e del sistema operativo, l'ora, la risoluzione dello schermo, la lingua e così via. Ma questo non permette di identificare con precisione ogni utente, se non forse di distribuirlo a un gruppo oa un altro.
I ricercatori hanno deciso di cercare di ottenere identificatori basati su GPU accurati monitorati utilizzando WebGL, un'API multipiattaforma per il rendering di grafica 3D sul Web che fa parte praticamente di tutti i browser moderni.
Utilizzando questa libreria, il sistema di tracciamento DrawnApart può contare il numero e la velocità delle unità di esecuzione nella GPU, misurare il tempo necessario per completare il rendering dei vertici, l'elaborazione delle funzioni e molte altre attività. Lo strumento utilizza brevi programmi GLSL su vertex shader, il cui tempo di elaborazione determina la configurazione della GPU. Gli sviluppatori hanno creato sia un metodo su schermo con un numero ridotto di operazioni ad alta intensità di calcolo, sia un metodo fuori schermo che sottopone la GPU a un test più lungo e meno intenso.
Il processo genera delle "impronte", costituite da 176 misurazioni effettuate in 16 punti, sulla base delle quali si ottiene un identificatore univoco. È interessante notare che dipende esclusivamente dalla GPU: la sostituzione della CPU o di altri componenti del PC non ha modificato le "tracce". E, soprattutto, anche due GPU identiche dello stesso produttore lasciano "impronte" leggermente diverse, perché durante il processo di produzione ottengono ancora piccole differenze a livello di transistor. Queste differenze non possono essere viste nelle normali operazioni quotidiane, ma possono essere utili nel contesto di un sofisticato sistema di tracciamento come DrawnApart che mira a rilevare proprio tali differenze. I ricercatori hanno testato i loro sistemi su 2.550 dispositivi con 1.605 processori diversi.
Sebbene DrawnApart non sia accurato al 100%, in combinazione con i moderni algoritmi di tracciamento, è in grado di aumentare la durata media del tracciamento di un utente target di circa il 67%, da 17,5 a 28 giorni. Inoltre, DrawnApart non è influenzato dal carico di lavoro del sistema e dalla GPU stessa, dal riavvio del sistema e da altre modifiche durante il funzionamento.
Inoltre, le API GPU di prossima generazione attualmente in fase di sviluppo, principalmente WebGPU, includono shader di calcolo che integreranno la pipeline grafica esistente. Ciò potrebbe fornire ancora più modi per identificare e tenere traccia degli utenti di Internet.
Lo sviluppatore dell'API WebGL, il Gruppo Khronos, ha ricevuto la relazione dei ricercatori sul metodo DrawnApart e ha già formato un gruppo per discutere le possibili soluzioni al problema con gli sviluppatori di browser e altre parti interessate.
2022-01-31 12:01:16
Autore: Vitalii Babkin