Обнаружен надежный способ вести за действиями граждан в сети скрытое наблюдение
Это возможно благодаря GPU
Команда, состоящая из австралийских, израильских и французских исследователей обнаружила новый вариант точной идентификации каждого человека в сети. В скрытой форме это можно осуществить, используя графические процессоры. Данный способ назвали DrawnApart.
Люди в последние несколько лет особенно стали переживать о собственной конфиденциальности в сети. Очень многих не устраивает факт слежки за тем, что они там предпринимают. В связи с этим были изданы законы, согласно которым сайты обязаны спрашивать у пользователей разрешение на сбор сведений и cookie-файлы. Но недобросовестные ресурсы начали заниматься сбором иных данных, позволяющих идентифицировать человека: время, конфигурацию смартфонов и ОС, язык и так далее. Но все это может помочь в распределении пользователя в определенную группу, но точную идентификацию осуществить не позволяет.
Специалисты приняли решение разобраться, можно ли получить необходимые идентификаторы при помощи графических процессоров, которые отслеживаются путем задействования WebGL, имеющихся в каждом браузере, используемом в наше время.
Таким образом система слежения DrawnApart имеет возможность подсчитать число исполнительных блоков в GPU и их скорость, измерить время, требуемое для ряда задач, среди которых, например, обработка функций. Таким образом были разработаны способы с выводом и без вывода на дисплей с выполнением незначительного количества операций с активными вычислениями. Последний подвергает GPU более продолжительному тестированию и не такому активному.
Идентификатор уникального типа получается на основе генерации «следов», которые состоят из множества измерений (всего их 176), сделанных в шестнадцати точках. Процесс полностью зависит только от GPU. При этом два идентичных процессора, выпущенные одним производителем, следы оставят не одинаковые, ведь на уровне транзисторов они во время изготовления получают некоторые различия. В простых, выполняемых каждый день, операциях такие отличия заменить не получится, а вот в системе отслеживания, такой как DrawnApart, они приносят пользу. Система, созданная исследователями, была проверена на огромном количестве устройств (2 550), на которых установлены 1 605 разных процессоров.
100% точности система не гарантирует, но совместно со специальными алгоритмами она увеличивает средние показатели продолжительности слежения за пользователем приблизительно на 67 процентов, с 17,5 дней до 28. Также, на нее не оказывают влияние загруженность GPU и системы и прочие рабочие изменения.
В настоящее время разрабатываются GPU нового поколения, которые могут обеспечить больше вариантов для слежки.
Khronos Group уже имеет отчет относительно DrawnApart. Компания создала специальную группу, которая будет обсуждать все решения по данному вопросу с создателями браузеров и не только.
