Entropia (fingerprinting)

L'entropia quantifica l'incertezza. Un segnale che assume molti valori all'incirca equiprobabili nella popolazione porta più bit di entropia di uno che è quasi sempre lo stesso. Ad esempio, un raro hash canvas distingue un dispositivo molto più di una comune stringa di piattaforma condivisa dalla maggior parte degli utenti.

Quando i segnali sono indipendenti, le loro entropie si sommano, per cui combinare diversi segnali moderati può produrre bit sufficienti a isolare un dispositivo tra miliardi. In pratica i segnali sono in parte correlati, quindi l'entropia effettiva di una combinazione è inferiore alla somma ingenua, ed è per questo che una selezione e una ponderazione attente contano.

I sistemi di fingerprinting stimano l'entropia di ciascun segnale dalle distribuzioni osservate e danno priorità ai segnali ad alta entropia e stabili. Esiste una tensione con la privacy e la stabilità: i segnali più identificativi possono anche essere quelli con maggiore probabilità di cambiare o di essere perturbati dagli strumenti anti-fingerprinting.