Czym jest fingerprinting urządzenia?

Fingerprinting urządzenia to technika, która generuje unikalny identyfikator dla urządzenia poprzez agregację wielu atrybutów pochodzących z jego środowiska sprzętowego i programowego. Kluczowe atrybuty to:

• Adres IP
• Model urządzenia
• Specyfikacje sprzętowe
• Rozdzielczość ekranu
• Wersja systemu operacyjnego
• Typ i wersja przeglądarki

Te elementy łączą się w device hash lub hardware hash, tworząc unikalny identyfikator urządzenia. Identyfikator ten umożliwia śledzenie w różnych sesjach bez przechowywania danych bezpośrednio na urządzeniu, w przeciwieństwie do plików cookie. Jak podkreślili Acar i in. (2014), „fingerprinting urządzenia wykorzystuje pasywne zbieranie danych z nagłówków HTTP i API przeglądarek do tworzenia identyfikatorów odpornych na usunięcie” [^1].

Trwałość i względna niewidoczność fingerprintingu urządzenia sprawiają, że jest on bardziej niezawodny niż tradycyjne śledzenie oparte na plikach cookie. Użytkownicy mogą usuwać pliki cookie lub korzystać z trybów incognito, ale fingerprinting pozostaje skuteczny, ponieważ opiera się na wrodzonych właściwościach urządzenia, a nie na przechowywanych plikach.

Skuteczność fingerprintingu urządzenia wynika z wysokiej entropii połączonych atrybutów. Choć pojedynczy atrybut, taki jak rozdzielczość ekranu czy user agent, jest niewystarczający do unikalnej identyfikacji urządzenia, ich kombinacja wykładniczo zwiększa unikalność. Eckersley (2010) wykazał to, pokazując, że prawdopodobieństwo kolizji (dwóch urządzeń mających ten sam odcisk palca) jest bardzo niskie, gdy łączy się wiele atrybutów.

Nadal jednak istnieją pewne wyzwania:

• Zmienność: Dynamiczne adresy IP lub aktualizacje przeglądarki mogą zmieniać pewne atrybuty, co może prowadzić do niezgodności odcisków palców.
• Kwestie prywatności: Metoda ta rodzi pytania etyczne dotyczące zgody i przejrzystości użytkownika, ponieważ użytkownicy często nie są świadomi tego śledzenia.

Podsumowując, fingerprinting urządzenia tworzy niemal unikalny identyfikator urządzenia poprzez łączenie różnorodnych punktów danych konfiguracyjnych i użytkowych. Jego odporność na mechanizmy usuwania lub blokowania podkreśla jego rosnącą rolę w technologiach śledzenia online.

[^1]: Acar, G., Eubank, C., Englehardt, S., Juarez, M., Narayanan, A., & Diaz, C. (2014). The Web Never Forgets: Persistent Tracking Mechanisms in the Wild. Proceedings of the 2014 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security. https://dl.acm.org/doi/10.1145/2660267.2660349