Группа ученых из Франции, Израиля и Австралии опубликовала исследовательскую работу «Drawn Apart: A Device Identification Technique based on Remote GPU Fingerprinting».
В ней описан метод идентификации пользователей на основе уникальных параметров браузера, сгенерированных графическими процессорами (отпечаток «пальца» GPU).
Методика была проверена в крупномасштабных экспериментах с участием двух с половиной тысяч устройств с примерно 1600 разными GPU.
Текущий подход основан на API WebGL 2.0 и требует не менее 8 секунд для получения «отпечатка» графического процессора.
В перспективе новые API ограничат время распознавания до 150 мс и повысят точность до 98%.
Выявленный эффект вызван микроскопическими различиями в температурных режимах, энергопотреблении и других показателях отдельных экземпляров чипов вследствие неоднородности производства микросхем.
При выполнении одинакового кода, GPU демонстрируют разное поведение даже в рамках одной модели.
Глобально проблема касается CPU или других чипов.
Drawn Apart относится к пассивным методам отслеживания и не требует применения Cookies или сохранения идентификатора на системе пользователя.
Исследователи подтвердили, что удаление и замена аппаратных комплектующих ПК не повлияет на классификатор, который используется для определения GPU.
Например, ученые взяли два компьютера на основе процессоров Intel Core 3-го поколения (Ivy Bridge) без дискретной видеокарты.
Все вычисления производились на встроенном графическом ядре.
Затем физически поменяли местами их жесткие диски и повторно запустили классификатор GPU, который не был введен в заблуждение перестановкой.
Во второй части эксперимента жесткие диски вернули на прежние места и физически поменяли местами процессоры.
Как и ожидалось, отпечаток «пальца» следовал за своим процессором, хотя все остальное оборудование стало другим.