DRAWNAPART：一种基于远程GPU指纹识别的设备识别技术
密码学与安全
2022-01-26 v1
摘要
浏览器指纹识别旨在通过在用户浏览器中执行脚本并收集软件或硬件特性信息来识别用户或其设备。它被用于跟踪用户或作为一种额外的身份识别手段以提高安全性。在本文中，我们报告了一种可以显著延长基于指纹的跟踪方法跟踪时间的新技术。我们称这种技术为DrawnApart，它是一种新的GPU指纹识别技术，基于其GPU堆栈的独特属性来识别设备。具体来说，我们展示了构成GPU的多个执行单元之间的速度差异可以作为一个可靠且鲁棒的设备签名，并且可以使用非特权JavaScript进行收集。我们研究了DrawnApart在两种场景下的准确性。在第一种场景中，我们的受控实验证实，该技术能有效区分具有相似硬件和软件配置的设备，即使这些设备被当前最先进的指纹识别算法视为相同。在第二种场景中，我们将该技术的单样本学习版本集成到一个最先进的浏览器指纹跟踪算法中。我们通过一项大规模实验验证了我们的技术，该实验涉及在几个月内从超过2500个众包设备收集的数据，并表明与最先进的方法相比，它将中位跟踪持续时间提升了高达67%。DrawnApart对浏览器指纹识别的最新技术做出了两项贡献。在概念层面，它是首个探索相同GPU之间制造差异的工作，也是首个在隐私环境中利用这些差异的工作。在实践层面，它展示了一种用于区分具有相同硬件和软件配置的机器的鲁棒技术。
引用
@article{arxiv.2201.09956,
title = {DRAWNAPART: A Device Identification Technique based on Remote GPU Fingerprinting},
author = {Tomer Laor and Naif Mehanna and Antonin Durey and Vitaly Dyadyuk and Pierre Laperdrix and Clémentine Maurice and Yossi Oren and Romain Rouvoy and Walter Rudametkin and Yuval Yarom},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.09956},
year = {2022}
}
备注
Network and Distributed System Security Symposium, Feb 2022, San Diego, United States