给指纹者画像：学习检测浏览器指纹行为
密码学与安全
2020-08-12 v1
摘要
浏览器指纹是一种侵入性且不透明的无状态追踪技术。浏览器厂商、学术界和标准制定机构长期致力于提供既准确又不损害用户体验的针对浏览器指纹的有效防护。我们提出 FP-Inspector，一种基于机器学习的句法-语义方法，用于精确检测浏览器指纹。我们表明 FP-Inspector 表现良好，使我们能比现有最优方法多检测出 26% 的指纹脚本。我们展示了一个基于 FP-Inspector 构建的 API 级指纹对抗措施，可将网站失效程度降低为原来的 1/2。我们使用 FP-Inspector 对 top-100K 网站上的浏览器指纹进行了测量研究。我们发现，浏览器指纹现存在于超过 10% 的 top-100K 网站以及超过四分之一的 top-10K 网站中。我们还发现了指纹脚本对 JavaScript API 此前未报告的用法，表明它们正试图以新颖且出人意料的方式利用这些 API。
引用
@article{arxiv.2008.04480,
title = {Fingerprinting the Fingerprinters: Learning to Detect Browser Fingerprinting Behaviors},
author = {Umar Iqbal and Steven Englehardt and Zubair Shafiq},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.04480},
year = {2020}
}
备注
To appear in the Proceedings of the IEEE Symposium on Security & Privacy 2021