프랑스, 이스라엘, 호주의 연구원 그룹이 인터넷에서 각 개별 사용자를 아주 정확하게 식별하는 새로운 방법을 찾았습니다. 이것은 GPU를 사용하여 신중하게 수행할 수 있습니다. 새로운 방법은 DrawingApart라고 합니다.
최근 몇 년 동안 사람들은 인터넷의 개인 정보 보호 문제에 대해 점점 더 우려하게 되었습니다. 많은 사람들이 자신의 행동이 모니터링되고 있다는 사실을 절대적으로 좋아하지 않습니다. 이는 예를 들어 사이트에서 사용자에게 쿠키 또는 기타 정보 수집에 대한 허가를 요청하도록 요구하는 법률로 이어졌습니다. 이러한 배경에서 파렴치한 사이트는 장치 및 OS 구성, 시간, 화면 해상도, 언어 등과 같은 식별을 위해 다른 데이터를 수집하기 시작했습니다. 그러나 이것은 아마도 한 그룹이나 다른 그룹에 배포하는 것을 제외하고 각 사용자를 정확하게 식별하는 것을 가능하게 하지 않습니다.
연구원들은 거의 모든 최신 브라우저의 일부인 웹에서 3D 그래픽을 렌더링하기 위한 크로스 플랫폼 API인 WebGL을 사용하여 추적된 정확한 GPU 기반 식별자를 얻기로 결정했습니다.
이 라이브러리를 사용하여 DrawingApart 추적 시스템은 GPU의 실행 단위 수와 속도를 계산하고 정점 렌더링, 함수 처리 및 기타 여러 작업을 완료하는 데 걸리는 시간을 측정할 수 있습니다. 이 도구는 정점 셰이더에서 짧은 GLSL 프로그램을 사용하며 처리 시간에 따라 GPU 구성이 결정됩니다. 개발자는 적은 수의 계산 집약적 작업으로 온스크린 방법과 GPU를 길고 덜 집약적인 테스트에 적용하는 오프스크린 방법을 모두 만들었습니다.
이 프로세스는 16개 지점에서 이루어진 176개의 측정으로 구성된 "발자국"을 생성하며 이를 기반으로 고유 식별자를 얻습니다. 흥미롭게도 GPU에만 의존합니다. CPU 또는 기타 PC 구성 요소를 교체해도 "추적"은 변경되지 않습니다. 그리고 가장 중요한 것은 동일한 제조업체의 동일한 GPU 2개라도 제조 공정 중에 트랜지스터 수준에서 여전히 작은 차이가 발생하기 때문에 약간 다른 "발자국"을 남깁니다. 이러한 차이는 일상적인 작업에서는 볼 수 없지만 이러한 차이를 감지하는 것을 목표로 하는 DrawApart와 같은 정교한 추적 시스템의 맥락에서 유용할 수 있습니다. 연구원들은 1,605개의 서로 다른 프로세서가 있는 2,550개의 장치에서 시스템을 테스트했습니다.
DrawingApart가 100% 정확하지는 않지만 최신 추적 알고리즘과 함께 대상 사용자를 추적하는 평균 기간을 17.5일에서 28일로 약 67% 늘릴 수 있습니다. 또한 DrawingApart는 시스템 및 GPU 자체의 작업 부하, 시스템 재부팅 및 작동 중 기타 변경 사항의 영향을 받지 않습니다.
또한 현재 개발 중인 차세대 GPU API(주로 WebGPU)에는 기존 그래픽 파이프라인을 보완할 컴퓨팅 셰이더가 포함됩니다. 이것은 인터넷 사용자를 식별하고 추적하는 훨씬 더 많은 방법을 제공할 수 있습니다.
WebGL API의 개발자인 Khronos Group은 DrawApart 방법에 대한 연구원들의 보고서를 받았고 이미 브라우저 개발자 및 기타 이해 관계자와 문제에 대한 가능한 솔루션을 논의하기 위해 그룹을 구성했습니다.
2022-01-31 12:01:16
작가: Vitalii Babkin