Canvas fingerprinting
Canvas fingerprinting, bir HTML5 canvas öğesine metin veya grafik işleyip elde edilen piksel verisini geri okuyarak cihaza özgü bir tanımlayıcı türeten bir tekniktir. GPU, grafik sürücüsü, font rasterleştirmesi ve kenar yumuşatmadaki küçük farklılıklar, aynı çizim komutlarının farklı makinelerde ince biçimde farklı pikseller üretmesine yol açar.
Canvas fingerprinting nasıl çalışır
Bir betik, ekran dışında bir canvas oluşturur ve çizim komutları verir; genellikle belirli fontlarda bir metin dizesinin yanı sıra şekiller, gradyanlar ve renkler işler. Tarayıcı bu komutları grafik yığınına iletir ve üretilen tam piksellerin işletim sistemine, GPU'ya, sürücü sürümüne ve font hinting motoruna bağlı olduğu yerde işlenir.
Betik ardından, işlenen piksel arabelleğini çıkarmak için toDataURL veya getImageData gibi bir yöntem çağırır. Bu arabellek, kompakt bir değere hash'lenir. İşleme hattı cihazdan cihaza farklılık gösterdiğinden, hash bir cihaz için tutarlı olma ve cihazlar arasında değişme eğilimindedir; bu da onu yararlı bir ayırt edici sinyal yapar.
Canvas çıktısı, altta yatan donanım ve sürücüler seyrek değiştiği için zamanla göreli olarak kararlıdır. Ancak bir sürücü güncellemesi, işletim sistemi yükseltmesi ya da tarayıcının işleme davranışındaki bir değişiklik sonrasında kayabilir; bu yüzden genellikle tek başına güvenilmek yerine diğer sinyallerle birleştirilir.
Gizlilik araçları ve bazı tarayıcılar, piksel verisine rastgele gürültü ekleyerek veya geri okumaya izin vermeden önce onay isteyerek canvas fingerprinting'e karşı koyar. Bu kasıtlı bozma, kendisi de tespit edilebilir ve kendi başına bir sinyal olarak ele alınabilir.
Canvas fingerprinting dolandırıcılık önleme için neden önemli
Canvas fingerprinting, altta yatan donanım hakkında yüksek entropili bilgi sağlar; bu da onu tarayıcı düzeyinde başka türlü aynı görünen cihazları ayırt etmek için değerli kılar. Dolandırıcılık önlemede, üst düzey öznitelikleri taklit eden ancak gerçek işleme hattını kolayca sahteleyemeyen benzer makine çiftliklerini, emülatörleri ve anti-detect tarayıcıları açığa çıkarmaya yardımcı olur. Çerezsiz cihaz tanıma için temel bir iş gören sinyaldir.
TRACIO bunu nasıl ele alır
TRACIO, canvas işlemeyi 130+ sinyalinden biri olarak kullanır; onu tek başına benzersiz bir kimlik olarak ele almak yerine belirli bir ziyaretçi için ne kadar ayırt edici ve kararlı olduğuna göre ağırlıklandırır. Saldırganlar canvas gürültüsü enjekte edebileceğinden, TRACIO onu diğer işleme ve donanım sinyalleriyle çapraz denetler; böylece bir boyutu taklit etmek tanımlamayı bozmaz. Bu, genel güven puanını beslerken tanımayı sağlam tutar.
İlgili terimler
Daha fazlasını keşfedin
Sıkça sorulan sorular
Her cihazı güvenle tanımlayın
Ayda 2,500 API çağrısı sunan ücretsiz planla başlayın. Kredi kartı gerekmez.