Web音频指纹的可行性与多样性研究

先前关于浏览器指纹的度量研究不幸在其分析中大多排除了基于Web Audio API的指纹识别。我们通过开展首项关于Web音频指纹机制有效性的系统性研究来解决此问题。我们聚焦于研究Web音频指纹的可行性与多样性属性。除3种已知音频指纹向量外，我们设计并实现了4种新的音频指纹向量，其通过获取由不同方法生成的波形的FFT来工作。我们的研究分析了来自2093名Web用户的音频指纹，并给出了关于Web Audio指纹本质的新见解。首先，我们表明音频指纹向量不同于其他先前向量，呈现出明显的易变性，部分用户的浏览器在重复尝试中给出不同指纹。然而，我们表明可设计一种基于图的分析机制来综合考虑用户的所有不同指纹，从而打造稳定的指纹机制。我们的分析还表明可及时完成此事。接下来，我们调查音频指纹的多样性并与先前技术比较。结果显示音频指纹多样性远弱于其他向量，2093名用户中仅95种不同指纹。同时，进一步分析表明Web音频指纹可能为现有指纹机制带来可观的附加价值（就熵而言）。我们还表明我们的结果与W3C当前关于音频指纹的安全与隐私建议相矛盾。总体而言，我们的系统性研究使浏览器开发者能够衡量音频指纹所呈现的隐私侵犯程度，从而帮助他们在未来设计隐私保护特性时采取更明智的立场。