Kullanıcıların çevrimiçi takibi, üçüncü taraf hizmetler çeşitli bireyler hakkında bilgi toplayıp bunları başka taraflarla paylaştığında gerçekleşiyor. Bu bilgi koleksiyonuna “fingerprinting (parmak izi)” deniyor ve saldırganlar ekseriyetle kullanıcı ayrıntılarını elde etmek için bunu kullanıyor.
Artık araştırmacılar, WebGL’yi (Web Grafik Kitaplığı) kendi avantajlarına kullanmayı başardıklarını ve kullanıcıları çevrimiçi olarak izlemek için her GPU için eşsiz bir parmak izi oluşturduklarını duyurdular. DrawnApart isimli araştırma, web sitelerinin yahut makûs niyetli aktörlerin ferdî kullanıcıların çevrimiçi aktiflikleri hakkında gerçek vakitli olarak bilgi toplamak için alabileceği daha istilacı tanımlama tedbirlerine karşı bir ihtar bakılırsavi görüyor.
Tıpkı hiç bir insan parmak izinin oburuyla tıpkı olmaması üzere, tek bir CPU, GPU yahut öteki rastgele bir donanım birbiriyle tıpkı değil. Bu bağlamda her silikon modülü, üretildiğinde kendi varyasyonlarına ve eşsiz özelliklere sahip. Tam işlemci modelleri içinde bile silikon farklılıkları her eseri farklı kılar. Her işlemciyi birebir frekansa overclock edememenizin sebebi budur ve binning vardır.
Bu tam olarak DrawnApart’ı yaratan araştırmacıların düşündüğü şeydi. Araştırmacılar, WebGL kullanarak 16 data toplama alanında 176’dan fazla ölçümü tanımlayan bir GPU iş yükü çalıştırıyorlar. daha sonrasında donanımların tüm hareketleri izleniyor ve çevrimiçi olarak kullanılabilecek GPU’ların parmak izlerine dönüştürülen eşsiz bilgi kombinasyonları oluşturuluyor.
Araştırma grubuna bakılırsa bu, “pratik açıdan, birebir donanım ve yazılım konfigürasyonlarına sahip makineleri ayırt etmek için sağlam bir teknik.” WebGL API’nin yaratıcısı Khronos Group ise bu durumu ele almak ve API’nin fazlaca fazla bilgi sağlamasını engellemek için bir çalışma kümesi kurdu.
Artık araştırmacılar, WebGL’yi (Web Grafik Kitaplığı) kendi avantajlarına kullanmayı başardıklarını ve kullanıcıları çevrimiçi olarak izlemek için her GPU için eşsiz bir parmak izi oluşturduklarını duyurdular. DrawnApart isimli araştırma, web sitelerinin yahut makûs niyetli aktörlerin ferdî kullanıcıların çevrimiçi aktiflikleri hakkında gerçek vakitli olarak bilgi toplamak için alabileceği daha istilacı tanımlama tedbirlerine karşı bir ihtar bakılırsavi görüyor.
Tıpkı hiç bir insan parmak izinin oburuyla tıpkı olmaması üzere, tek bir CPU, GPU yahut öteki rastgele bir donanım birbiriyle tıpkı değil. Bu bağlamda her silikon modülü, üretildiğinde kendi varyasyonlarına ve eşsiz özelliklere sahip. Tam işlemci modelleri içinde bile silikon farklılıkları her eseri farklı kılar. Her işlemciyi birebir frekansa overclock edememenizin sebebi budur ve binning vardır.
Bu tam olarak DrawnApart’ı yaratan araştırmacıların düşündüğü şeydi. Araştırmacılar, WebGL kullanarak 16 data toplama alanında 176’dan fazla ölçümü tanımlayan bir GPU iş yükü çalıştırıyorlar. daha sonrasında donanımların tüm hareketleri izleniyor ve çevrimiçi olarak kullanılabilecek GPU’ların parmak izlerine dönüştürülen eşsiz bilgi kombinasyonları oluşturuluyor.
Araştırma grubuna bakılırsa bu, “pratik açıdan, birebir donanım ve yazılım konfigürasyonlarına sahip makineleri ayırt etmek için sağlam bir teknik.” WebGL API’nin yaratıcısı Khronos Group ise bu durumu ele almak ve API’nin fazlaca fazla bilgi sağlamasını engellemek için bir çalışma kümesi kurdu.