В нашем последнем выпуске, Orbita 112, мы сделали значительное обновление WebGL и шумов отпечатков пальцев Canvas.
Эту технологию (почти) невозможно увидеть невооруженным глазом, но она крайне важна для защиты Ваших данных. Давайте рассмотрим подробнее и простыми словами объясним, как эта технология повышает безопасность Ваших данных в Интернете.
Читайте дальше — или посмотрите это короткое объяснительное видео:
С помощью WebGL и Canvas Ваш браузер может рисовать 3D и 2D графику прямо на веб-страницах. Эти функции очень полезны, но они раскрывают информацию о Вашем графическом оборудовании для отслеживания веб-сайтов.
Каждое существующее устройство будет отображать одно и то же изображение уникальным образом (на уровне кода). Однако эти различия невидимы для Вашего глаза. Поскольку информация о рендеринге изображения уникальна для каждого компьютера, ее можно использовать для создания и отслеживания Ваших цифровых отпечатков пальцев.
This is how canvas fingerprinting works, and it’s quite hard to deal with. Вы не можете просто набросать случайные параметры шума: помните, что обычные пользователи с обычными веб-браузерами даже не знают о них. Современные сайты способны мгновенно отличить Вас от других.
Вот как шум работает в качестве Вашего защитника от canvas fingerprinting Используя собственные математические алгоритмы, GoLogin добавляет «шум» в Ваш код изображений WebGL и Canvas. После этого изображение одной и той же веб-страницы становится совершенно уникальным в каждом профиле браузера, который Вы запускаете в GoLogin. Вот почему сайт рассматривает эти профили как отдельных постоянных пользователей.
Однако не все шумы полезны. Как мы уже говорили, веб-сайты способны определить, не генерируются ли шумы случайным образом, что не является нормальным.
Это чрезвычайно сложная задача, но именно с ней GoLogin справляется успешно. Наши индивидуальные алгоритмы шумоподавления сохраняют все Ваши профили в целости и сохранности.
Благодаря этому изображение, нарисованное Вашим компьютером, выглядит одновременно уникальным и нормальным в каждом профиле браузера, который Вы запускаете в GoLogin. Так Ваши профили будут защищены от слежки.
Опять же, эти изменения не видны (как в GIF), но хэш изображения будет другим.
Современные системы отслеживания сайтов тоже постоянно учатся и развиваются. Чтобы защитить Вас от «отпечатков пальцев» WebGL и Canvas, мы постоянно обновляем эти алгоритмы для Вашего лучшего личного опыта просмотра веб-страниц.
Ваши данные в безопасности с GoLogin! Загрузите его здесь и наслаждайтесь безопасным браузингом!
Используете GoLogin для работы? Мы будем рады услышать Ваши отзывы и предложения по функциям в наших социальных сетях! Не стесняйтесь упоминать @gologinapp в Twitter, чтобы поделиться своими знаниями и опытом работы 🙂
Ссылки:
- Кантор Д., Джонс Б. Руководство для начинающих по WebGL. — Packt Publishing Ltd, 2012.
- Laperdrix P. et al. Morellian analysis for browsers: Making web authentication stronger with canvas fingerprinting //Detection of Intrusions and Malware, and Vulnerability Assessment: 16th International Conference, DIMVA 2019, Gothenburg, Sweden, June 19–20, 2019, Proceedings 16. — Springer International Publishing, 2019. — С. 43-66.
- Daud N. I., Haron G. R., Othman S. S. S. Adaptive authentication: Implementing random canvas fingerprinting as user attributes factor //2017 IEEE Symposium on Computer Applications & Industrial Electronics (ISCAIE). — IEEE, 2017. — С. 152-156.
