Glassbox покажет, насколько легко сайты узнают ваш браузер по отпечатку

Glassbox покажет, насколько легко сайты узнают ваш браузер по отпечатку

Glassbox покажет, насколько легко сайты узнают ваш браузер по отпечатку

Разработчик и специалист по безопасности Дэвид Дейл выпустил Glassbox — инструмент, который демонстрирует, насколько заметным пользователь выглядит для систем браузерного фингерпринтинга. Спойлер: режим инкогнито здесь не волшебный плащ.

Сервис запускает более 30 проверок и собирает признаки, которыми пользуются рекламные трекеры, антифрод-системы и другие любители узнать посетителя без файлов cookie.

Среди них можно найти Canvas, WebGL, установленные шрифты, функции WebAssembly, доступные API, состояние аутентификации на сторонних сайтах и даже особенности обработки звука.

Почти все вычисления выполняются непосредственно в браузере. Наружу данные не отправляются, за исключением обращения к публичному API для определения геолокации. Пользователь получает сырые результаты проверок и оценку идентифицируемости своего цифрового отпечатка.


Однако разработчик подчёркивает: показатель строится на математической модели, а не на сравнении с реальной базой посетителей. Glassbox суммирует уникальность отдельных признаков, учитывает защитные механизмы браузера и ограничивает результат примерно 33 битами — этого теоретически достаточно, чтобы выделить одного человека среди населения Земли.

В тестах издания The Register рабочий Chrome получил 99% идентифицируемости и оказался предположительно уникальным среди 7,6 млрд браузеров. Tor Browser показал 56%, Firefox — 89%. Но эти цифры не стоит воспринимать как истину в последней инстанции: без серверной статистики Glassbox не знает, насколько редок отпечаток в действительности.

По словам Дейла, лучший способ затеряться — использовать браузер, создающий большую группу одинаково выглядящих пользователей. Чрезмерно настроенная и укреплённая конфигурация может дать обратный эффект: пока вы гордо отключаете двадцатый API, ваш уникальный набор настроек уже машет трекерам рукой.

Разработчик также советует использовать VPN или Tor и закрывать утечки WebRTC.

Android 17 покажет, какие данные покидают закрытую ИИ-песочницу

В Android 17 QPR2 Beta 4 появился отдельный раздел для журналов Private Compute Core — изолированной среды, в которой работают локальные функции машинного обучения. Пользователи смогут отслеживать исходящие данные, скачивать логи на смартфон и удалять их.

Private Compute Core обслуживает Live Caption, Now Playing, Smart Reply и другие интеллектуальные возможности Android.

Среда отделена от приложений и облачных сервисов, чтобы конфиденциальная информация обрабатывалась непосредственно на устройстве. Раньше пользователю оставалось просто верить, что песочница действительно ведёт себя прилично. Теперь за ней можно будет немного присмотреть.

Новое меню «Журналирование данных» расположено в панели конфиденциальности. Сбор информации разрешается полностью отключить или вести в одном из двух режимов.


Ограниченный режим сохраняет часть данных в течение трёх дней либо до достижения объёма 100 МБ. Подробный собирает необработанные журналы максимум за 12 часов и с тем же лимитом в 100 МБ. При его включении Android отдельно предупреждает, что в файлах может оказаться персональная информация.

Пользователь сможет загрузить собранные логи в память устройства для самостоятельного изучения или удалить их одной кнопкой. Отдельный раздел покажет краткие сводки по работе конкретных функций, включая Proactive Assistance.

Пока инструмент доступен только участникам тестирования Android 17 QPR2 Beta 4, поэтому его интерфейс и возможности ещё могут измениться до стабильного релиза.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru