研究人員利用GPU指紋技術(shù)追蹤在線用戶

當(dāng)?shù)谌椒?wù)收集各種人的信息，并利用這些信息幫助在其他在線用戶的海洋中識別他們時，就會發(fā)生對用戶的在線追蹤。這種對特定信息的收集通常被稱為"指紋"，攻擊者通常利用它來獲取用戶的信息。今天，研究人員宣布，他們成功地利用WebGL（網(wǎng)絡(luò)圖形庫）的優(yōu)勢，為每一顆GPU創(chuàng)建了一個獨特的指紋，以此追蹤在線用戶。
這個漏洞之所以有效，是因為每塊硅片在制造時都有自己的變化和獨特的特征，就像每個人都有一個獨特的指紋一樣。即使在確切的處理器型號中，硅料的差異也使每個產(chǎn)品與眾不同，這就是為什么你不能將每一枚處理器超頻到相同的頻率，所謂芯片“體質(zhì)”存在差異的原因。
如果有人能精確地探索GPU的差異，并利用這些差異通過這些特征來識別在線用戶，會發(fā)生什么？這正是創(chuàng)建DrawnApart的研究人員所想到的。使用WebGL，他們運行了一個GPU工作負載，在16個數(shù)據(jù)收集處識別了超過176個測量值。這是在GLSL（OpenGL著色語言）中使用頂點操作完成的，工作負載被阻止在處理單元的網(wǎng)絡(luò)上隨機分布。
DrawnApart可以測量和記錄完成頂點渲染的時間，記錄渲染的確切路線，處理停滯功能，以及更多。這使得該框架能夠發(fā)出獨特的數(shù)據(jù)組合，變成GPU的指紋，可以在線利用。在下面的圖中你可以看到兩個GPU（相同型號）的數(shù)據(jù)跟蹤記錄，從中可以顯示出變化。
WebGL API的創(chuàng)造者Khronos Group已經(jīng)成立了一個工作小組來處理這種情況，并防止API泄露過多的信息來在線追蹤用戶。
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