Uso de GPU para rastrear la navegación web

Los resultados de búsqueda pueden ser muy sorprendentes. El último estudio realizado por investigadores que trabajan para la Universidad de Lille, el CNRS e Inria, así como las universidades de Negev en Israel, Adelaide en Australia es uno de ellos. Estos últimos han conseguido así utilizar las GPU de los PC que utilizan los internautas para determinar su navegación web. Esta técnica tiene un nombre: Drawnapart. Al entrar en la categoría de "huellas dactilares digitales", según los investigadores, puede identificar un terminal a partir de las propiedades únicas de su chip GPU. "Demostramos que las variaciones en la velocidad entre múltiples unidades de procesamiento que incluyen una GPU pueden servir como una firma confiable y sólida de un dispositivo que se puede recopilar utilizando JavaScript sin privilegios". leemos en la búsqueda.

Para ello, se analizaron datos de más de 2.500 terminales con diferentes sistemas gráficos (Intel HD Graphics 2500, Nvidia GTX1650, Apple M1, Mali-G71, etc.), mostrando un aumento de hasta un 67% en el tiempo de seguimiento respecto a otros. métodos tradicionales de seguimiento. Esta investigación, por supuesto, plantea cuestiones relacionadas con la protección de la privacidad y los datos personales, ya que el usuario no tiene la posibilidad de controlar el seguimiento de su navegación web como sería posible al rechazar las cookies. “Este es el primer trabajo que explora las diferencias de fabricación entre GPU idénticas y el primero en explotar estas distinciones en un contexto de privacidad. A nivel práctico, demuestra robustez técnica para distinguir entre máquinas con las mismas configuraciones de hardware y software, una técnica que ofrece ganancias prácticas de precisión en un entorno realista”, señalan los expertos. El escenario de estudio elegido consiste en considerar que la identificación de un navegador permite rastrear a un usuario.

Ganancias significativas en la precisión del seguimiento

Esta técnica de seguimiento de la navegación web mediante la técnica GPU Fingerprint se basa en el análisis de variaciones mínimas en la velocidad de las unidades de procesamiento. "Estamos investigando el rendimiento de nuestra técnica de toma de huellas dactilares con múltiples conjuntos de terminales idénticos, lo que demuestra que puede distinguir entre dispositivos con configuraciones idénticas de hardware y software", dice la investigación. “Estamos integrando Drawnapart en el algoritmo de huellas dactilares de Antoine Vastel [déjà impliqué dans d'autres études similaires] y mostrar, a través de un experimento colaborativo a gran escala con más de 2500 dispositivos únicos y casi 371 000 huellas dactilares, que Drawnapart ofrece ganancias significativas en la precisión del seguimiento”.

Ganancias de precisión en el rastreo de navegación web según diferentes sistemas gráficos obtenidos en condiciones de laboratorio. (crédito: DR)

Los investigadores consideraron la posibilidad de crear huellas digitales distintivas basadas en la GPU (unidad de procesamiento de gráficos) de los sistemas rastreados utilizando la API multiplataforma WebGL (Biblioteca de gráficos web) que se encuentra en Safari, Chrome, Edge y Firefox. Con esta biblioteca, el sistema de seguimiento DrawnApart puede contar el número y la velocidad de las unidades de procesamiento en la GPU, medir el tiempo necesario para realizar representaciones de vértices, manejar funciones de bloqueo y más. “Nuestra técnica funciona tanto en PC como en dispositivos móviles”, advierten los investigadores. Cuando probaron más con WebGL 2.0 y descubrieron que DrawnApart brindaba una precisión de clasificación del 98 % en solo 150 milisegundos. Esto es mucho más rápido que los 8 segundos utilizados para recopilar datos de huellas dactilares a través de WebGL.

Resultados compartidos con ARM, Google y Mozilla

“Creemos que también se puede encontrar un método similar para la API WebGPU una vez que esté disponible para el público en general. Los efectos de las API de cómputo acelerado sobre la privacidad de los usuarios deben ser considerados antes de su activación global”, señalan los investigadores. Sin embargo, advirtieron que algunas variables relacionadas con los cambios en los valores de los atributos, el script o el bloqueo de la API pueden tener consecuencias en la confiabilidad de los resultados. “Compartimos un borrador de nuestro documento con Intel, ARM, Google, Mozilla y Brave durante junio-julio de 2020 y continuamos compartiendo nuestro progreso con ellos durante 2020 y 2021. En respuesta a la divulgación, el grupo Khronos responsable de la especificación WebGL ha establecido un grupo de estudio técnico para discutir esta investigación y sus implicaciones con los proveedores de navegadores y otras partes interesadas.