Расширения Google Chrome позволяют снять цифровой отпечаток браузера

Расширения Google Chrome позволяют снять цифровой отпечаток браузера

Расширения Google Chrome позволяют снять цифровой отпечаток браузера

Исследователь в качестве эксперимента создал веб-сайт, использующий установленные у посетителей расширения браузера Google Chrome для снятия его цифрового отпечатка и последующей идентификации и отслеживания этого пользователя.

Цифровой отпечаток, как правило, подразумевает использование различных характеристик устройства пользователя, которые помогают веб-сервисам «узнавать» посетителя. Среди таких характеристик могут быть инсталлированные приложения, мощность GPU, разрешение экрана, аппаратная начинка и даже установленные шрифты.

На выходных веб-разработчик, известный под онлайн-псевдонимом “z0ccc“, поделился своим методом снятия цифрового отпечатка — “Extension Fingerprints“. Суть заключается в том, что создать трекинг-хеш можно с помощью установленных аддонов Google Chrome.

Известно, что при создании Chrome-расширения можно отметить определённые активы в качестве “доступных из Сети ресурсов“, к которым могут получить доступ веб-страницы и другие аддоны.

Как правило, такие ресурсы представляют собой файлы изображений, у которых указано свойство “web_accessible_resources“. Например, это может выглядеть так:

"web_accessible_resources": [
    {
      "resources": [ "logo.png" ],
      "matches": [ "https://anti-malware.ru/*" ]
    }
],

Всё это можно использовать для проверки установленных в системе пользователя расширений Google Chrome. Выделив инсталлированные аддоны, условный злоумышленник может создать цифровой отпечаток браузера посетителя.

«Фетчинг определённых защищённых расширений занимает дольше времени, чем неустановленных аддонов. Замеряя временные промежутки, вы можете вычислить, какие расширения пользователь установил», — объясняет  “z0ccc“ на GitHub-странице своего проекта.

Подпишитесь на новости

ChatGPT посадили за руль Toyota Corolla, он справился с трассой из конусов

Чат-боту доверили не письмо начальнику, а руль, газ и тормоз настоящей машины. Команда DrivingBench подключила несколько ИИ-моделей к Toyota Corolla и проверила, смогут ли они проехать трассу из конусов на парковке в районе Сан-Франциско.

В эксперименте участвовали GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1, Grok 4.6 и GPT-5.6 Sol. Это модели общего назначения, без специального дообучения для вождения. Код, промпты и устройство испытаний команда раскрыла в отчёте DrivingBench.

Ноутбук передавал моделям изображения с камер и телеметрию. Их команды поступали в автомобиль через устройство comma four и программную прослойку на базе openpilot. Таким образом, чат-бот выбирал манёвры, а отдельная система превращала решения в действия машины.


Результаты получились неровными. Grok, Sol и Fable проехали лишь несколько метров и не завершили маршрут. Astra после нескольких попыток справилась. Между заездами модели предлагали разобрать ошибки и попробовать снова.

Человек всё время находился за рулём и был готов нажать тормоз. Скорость ограничили, маршрут проходил на парковке. Выпускать такого водителя в городской поток эксперимент не предлагает.


Самый занятный результат: универсальная языковая модель смогла управлять физической машиной, получая обратную связь через инструменты.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru