Canvas Fingerprinting
Le canvas fingerprinting est une technique qui affiche du texte ou des graphiques sur un élément canvas HTML5 et lit en retour les données de pixels obtenues pour en dériver un identifiant propre à l'appareil. De minuscules différences dans le GPU, le pilote graphique, la rastérisation des polices et le lissage des contours font que les mêmes instructions de dessin produisent des pixels subtilement différents sur des machines différentes.
Comment fonctionne Canvas Fingerprinting
Un script crée un canvas hors écran et émet des commandes de dessin, affichant généralement une chaîne de texte dans des polices spécifiques ainsi que des formes, des dégradés et des couleurs. Le navigateur transmet ces instructions à la pile graphique, où les pixels exacts produits dépendent du système d'exploitation, du GPU, de la version du pilote et du moteur de hinting des polices.
Le script appelle ensuite une méthode telle que toDataURL ou getImageData pour extraire le tampon de pixels rendu. Ce tampon est réduit à une valeur compacte par hachage. Comme le pipeline de rendu diffère d'un appareil à l'autre, le hachage tend à rester cohérent pour un appareil et à varier entre appareils, ce qui en fait un signal discriminant utile.
La sortie du canvas est relativement stable dans le temps, car le matériel et les pilotes sous-jacents changent rarement. Elle peut toutefois évoluer après une mise à jour de pilote, une mise à niveau du système d'exploitation ou un changement de comportement de rendu du navigateur, si bien qu'elle est généralement combinée à d'autres signaux plutôt qu'utilisée seule.
Les outils de confidentialité et certains navigateurs contrent le canvas fingerprinting en ajoutant du bruit aléatoire aux données de pixels ou en demandant une autorisation avant d'autoriser la lecture. Cette perturbation délibérée est elle-même détectable et peut être traitée comme un signal à part entière.
Pourquoi Canvas Fingerprinting compte pour la prévention de la fraude
Le canvas fingerprinting apporte une information de haute entropie sur le matériel sous-jacent, ce qui le rend précieux pour distinguer des appareils qui semblent par ailleurs identiques au niveau du navigateur. Dans la prévention de la fraude, il aide à démasquer des fermes de machines similaires, des émulateurs et des navigateurs anti-détection qui falsifient des attributs de haut niveau mais ne peuvent pas facilement simuler le véritable pipeline de rendu. C'est un signal de référence pour la reconnaissance d'appareils sans cookies.
Comment TRACIO le gère
TRACIO utilise le rendu du canvas comme l'un de ses plus de 130 signaux, en le pondérant selon son caractère distinctif et sa stabilité pour un visiteur donné plutôt qu'en le traitant comme un identifiant unique à lui seul. Comme les attaquants peuvent injecter du bruit dans le canvas, TRACIO le recoupe avec d'autres signaux de rendu et de matériel, de sorte que falsifier une seule dimension ne suffit pas à mettre en échec l'identification. La reconnaissance reste ainsi robuste tout en alimentant le score de confiance global.
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