2026年のCanvasとWebGLフィンガープリンティング

Canvas

と

WebGL

のフィンガープリンティングは、2010年代初頭以来、デバイス識別の要となってきました。しかし、Chromeの

Privacy Sandbox

の取り組み、FirefoxのEnhanced Tracking Protection、SafariのIntelligent Tracking Preventionによって、状況は大きく変化しました。以下では、2026年におけるGPUベースのフィンガープリンティングの現状——何が変わり、どう適応し、なぜこれらのシグナルが依然として不可欠なのか——を説明します。

ChromeのPrivacy Sandboxで何が変わったか

2024年から段階的に展開されたChromeのPrivacy Sandboxは、フィンガープリンティングに影響を与えるいくつかの変更を導入しました。最も重要なのはパーティション化ストレージの取り組みで、これはCookieベースのトラッキングの有効性を低下させますが、canvasやWebGLのフィンガープリンティングには直接影響しません。

しかし、Chromeはcanvasノイズ注入の実験を始めています——厳密なフィンガープリンティングを防ぐために、canvasのピクセルデータに小さなランダムな揺らぎを加えるものです。有効化されると、同じ描画命令でも、実行のたびにわずかに異なるピクセル出力を生成します。これは、厳密な再現性を前提とする素朴なハッシュベースのcanvasフィンガープリンティングを破壊します。

Canvasノイズへの適応

canvasノイズ注入に対する当社の対応は、canvasシグナルについて厳密な一致から類似度ベースの一致へ切り替えることでした。canvasのピクセルデータ全体の単一ハッシュを計算する代わりに、現在では、異なる領域と描画操作から複数の特徴ベクトルを抽出します。

ノイズ注入は通常わずかです——1フレームあたり数ピクセルが変わる程度です。より粗い粒度で特徴を抽出することで（canvasを領域に分割して集計統計を計算することで）、ノイズがあってもその背後にあるハードウェアのシグネチャを識別できます。当社のセッション間マッチングアルゴリズムは、これらの特徴ベクトルをコサイン類似度で比較し、ハードウェアに整合した変動は受け入れつつ、異なるデバイスは拒否するようにしきい値を調整しています。

WebGL：依然として宝の山

canvasフィンガープリンティングが新たな課題に直面する一方で、WebGLフィンガープリンティングはプライバシーの取り組みにほぼ影響を受けていません。WebGL APIは、最大テクスチャサイズ、シェーダー精度フォーマット、サポートされる拡張機能といったハードウェアパラメータを露出します。これらはGPU固有のものであり、WebGLの機能を壊さずに容易に揺らがせることはできません。

Chromeは、WebGLのレンダラーおよびベンダー文字列へのアクセスを制限する（特定のGPU名を「GPU」のような汎用ラベルに置き換える）ことを議論してきましたが、この変更は広くは展開されていません。仮に展開されたとしても、当社が照会する他の数十のWebGLパラメータが、依然としてきわめて特徴的な識別シグナルを提供します。

ハードウェアのアンカーとしてのGPU

GPUベースのフィンガープリンティングが強力であり続ける根本的な理由は、それがGPUチップ、ドライバー、レンダリングパイプラインによって物理的に決定されるハードウェア特性を読み取るからです。これらの特性は、容易に変更できるソフトウェアの選択ではありません——シリコンがどのように設計・製造されたかの帰結なのです。

NVIDIA RTX 4070を搭載したデバイスは、常に特定の最大テクスチャサイズ、特定のシェーダー精度、特定の拡張機能サポートを報告します。それらの値がGPUアーキテクチャによって決定されるためです。これらの値を変える唯一の方法は、異なるGPUや異なるドライバーを使うことですが——ドライバーの変更は、ほとんどのユーザーにとって比較的まれです。

Canvasレンダリング：ピクセルハッシュを超えて

現代のcanvasフィンガープリンティングは、単純なピクセルハッシュを超えています。当社は、ハードウェア依存のレンダリングの差異を増幅するように特別に設計された描画操作を使います。特定のフォントでのテキストレンダリングは、フォントラスタライザを働かせます。特定の制御点を持つベジェ曲線は、GPUの曲線テッセレーションを働かせます。特定のカラーストップを持つグラデーションは、色のブレンディングパイプラインを働かせます。

GPUモデル間の分散を最大化しつつ、同じGPU上での繰り返し実行間の分散を最小化する描画操作を選ぶことで、当社は、初期のフィンガープリンティングライブラリが用いた単純なテキストと図形のアプローチよりも、同時により特徴的で、より堅牢なcanvasテストを作り出しています。

WebGLシェーダーフィンガープリンティング

当社が展開しているより新しい手法が、WebGLシェーダーフィンガープリンティングです。特定のシェーダープログラムをコンパイルし、そのコンパイル済み特性（精度、最適化レベル、命令数）を照会することで、GPUのシェーダーコンパイラに関する情報——GPUファミリーごとに異なる、もう一つのハードウェア依存の特性——を抽出できます。

この手法は、基本的なWebGLパラメータが似ているデバイスを区別するのに特に有用です。2つの異なるGPUモデルが同じ最大テクスチャサイズをサポートしていても、それらのシェーダーコンパイラは、同じシェーダーソースコードに対して異なるコンパイル済み出力を生成します。

プライバシーへの配慮

GPUベースのフィンガープリンティングは、すべてのフィンガープリンティングと同様に、責任を持って使われなければなりません。当社はこれらのシグナルを正当な目的——不正防止、ボット検知、アカウントセキュリティ——のために使い、クロスサイトのトラッキングや広告のためには使いません。当社のクラウドホスト型のデプロイは、フィンガープリントデータが顧客のインフラ上にとどまることを保証し、第三者へのデータ共有を排除します。

プライバシーの状況は今後も進化し続けます。ブラウザは、GPUフィンガープリンティングに影響する追加の保護を導入するかもしれません。当社の戦略は、継続的に適応すること——古いシグナルが制限されるにつれて新たなハードウェア依存のシグナルを見つけつつ、顧客が頼りにする精度と安定性を維持すること——です。