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Huella digital del dispositivo

Una huella digital de dispositivo o huella digital de máquina es información recopilada sobre el software y el hardware de un dispositivo informático remoto con fines de identif...

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Una huella digital de dispositivo o huella digital de máquina es información recopilada sobre el software y el hardware de un dispositivo informático remoto con fines de identificación. Esta información se suele asimilar en un identificador breve mediante un algoritmo de huella digital . Uno de los tipos más comunes es la huella digital del navegador , que depende de la información recopilada específicamente mediante la interacción con el navegador web del dispositivo. [ 1 ] : 1

Las huellas digitales de los dispositivos pueden utilizarse para identificar total o parcialmente dispositivos individuales incluso cuando las cookies persistentes (y las cookies zombie ) no se pueden leer ni almacenar en el navegador, la dirección IP del cliente está oculta o se cambia a otro navegador en el mismo dispositivo. [ 2 ] Esto puede permitir a un proveedor de servicios detectar y prevenir el robo de identidad y el fraude con tarjetas de crédito , [ 3 ] : 299 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] pero también recopilar registros a largo plazo del historial de navegación de las personas (y ofrecer publicidad dirigida [ 7 ] : 821 [ 8 ] : 9 o exploits dirigidos [ 9 ] : 8 [ 10 ] : 547 ) incluso cuando intentan evitar el rastreo , lo que genera una gran preocupación para los defensores de la privacidad en Internet . [ 11 ]

Historia

Los servicios de análisis web llevan mucho tiempo recopilando información básica sobre la configuración de los navegadores para medir el tráfico web real de usuarios y descartar diversas formas de fraude por clics . Desde su introducción a finales de la década de 1990, la programación del lado del cliente ha permitido gradualmente la recopilación de una cantidad cada vez mayor de información diversa, y algunos expertos en seguridad informática comenzaron a quejarse de la facilidad con la que los navegadores web extraían parámetros de forma masiva ya en 2003. [ 12 ]

En 2005, investigadores de la Universidad de California en San Diego demostraron cómo se podían usar las marcas de tiempo TCP para estimar la desviación del reloj de un dispositivo y, en consecuencia, obtener de forma remota una huella digital del hardware del dispositivo. [ 13 ]

En 2010, la Electronic Frontier Foundation (EFF) lanzó un sitio web donde los visitantes pueden probar su huella digital del navegador. [ 14 ] Después de recopilar una muestra de 470161 huellas digitales, midieron al menos 18,1 bits de entropía posibles a partir de la huella digital del navegador, [ 15 ] pero eso fue antes de los avances de la huella digital del lienzo , que afirma agregar otros 5,7 bits. Panopticlick, una herramienta administrada por la EFF, mostró que el 83,6% de las huellas digitales son únicas, el 94,2% con Flash o Java. [ 16 ]

En 2012, Keaton Mowery y Hovav Shacham, investigadores de la Universidad de California en San Diego , demostraron cómo se podía utilizar el elemento canvas de HTML5 para crear huellas digitales de navegadores web. [ 17 ] [ 18 ]

En 2013, se descubrió que al menos el 0,4 % de los 10 000 sitios web más visitados según Alexa utilizaban scripts de huellas digitales proporcionados por unos pocos terceros conocidos. [ 10 ] : 546

En 2014, se descubrió que el 5,5 % de los 10 000 sitios web más visitados según Alexa utilizaban scripts de huella digital de lienzo, servidos por un total de 20 dominios. La gran mayoría (95 %) de los scripts eran servidos por AddThis , que comenzó a utilizar la huella digital de lienzo en enero de ese año, sin el conocimiento de algunos de sus clientes. [ 19 ] : 678 [ 20 ] [ 17 ] [ 21 ] [ 4 ]

En 2015, se introdujo una función para proteger contra la huella digital del navegador en Firefox versión 41, [ 22 ] pero desde entonces se ha mantenido en una etapa experimental, no iniciada por defecto. [ 23 ] Ese mismo año se introdujo una función llamada Protección de seguimiento mejorada en Firefox versión 42 para proteger contra el seguimiento durante la navegación privada [ 24 ] bloqueando scripts de dominios de terceros encontrados en las listas publicadas por Disconnect Mobile .

En 2016, un estudio de AmIUnique descubrió que el 89,4% de las huellas dactilares son únicas y que los atributos para identificarlas están en constante evolución. [ 16 ]

En la WWDC 2018, Apple anunció que Safari en macOS Mojave "presenta información del sistema simplificada cuando los usuarios navegan por la web, lo que impide que se les rastree en función de la configuración de su sistema". [ 25 ] Un estudio de 2018, Hiding in the Crowd, encontró que solo el 33,6 % de las huellas digitales son únicas; en los dispositivos móviles la diferencia es aún mayor, ya que el 18,5 % de las huellas digitales móviles eran únicas en comparación con el 81 % de datos anteriores. Este estudio también mostró que las huellas digitales en las computadoras de escritorio son mayormente únicas por combinaciones de atributos, mientras que los dispositivos móviles presentan atributos con valores únicos. [ 16 ]

En 2019, a partir de la versión 69 de Firefox, la Protección de rastreo mejorada se activó de forma predeterminada para todos los usuarios, incluso durante la navegación no privada. [ 26 ] Esta función se introdujo por primera vez para proteger la navegación privada en 2015 y luego se extendió a la navegación estándar como una función opcional en 2018.

Diversidad y estabilidad

La motivación para el concepto de huella digital del dispositivo proviene del valor forense de las huellas dactilares humanas .

Para distinguir de forma única a lo largo del tiempo algunos dispositivos a través de sus huellas digitales, estas deben ser suficientemente diversas y estables. En la práctica, ni la diversidad ni la estabilidad son totalmente alcanzables, y mejorar una tiende a afectar negativamente a la otra. Por ejemplo, la asimilación de una configuración adicional del navegador en la huella digital del navegador generalmente aumentaría la diversidad, pero también reduciría la estabilidad, porque si un usuario cambia esa configuración, la huella digital del navegador también cambiaría. [ 1 ] : 11 Sin embargo, en ausencia de oposición del usuario, las huellas digitales no son difíciles de identificar, especialmente porque pueden basarse en una amplia variedad de datos. Por ejemplo, según una investigación, el 56,86 % de los usuarios tienen extensiones únicas, y el 34 % de la población puede identificarse por los 43 caracteres de las fuentes utilizadas. [ 16 ]

Cierto grado de inestabilidad puede compensarse mediante la vinculación de huellas digitales que, aunque parcialmente diferentes, probablemente pertenezcan al mismo dispositivo. Esto puede lograrse mediante un algoritmo de vinculación simple basado en reglas (que, por ejemplo, vincula huellas digitales que difieren únicamente en la versión del navegador, si esta aumenta con el tiempo) o mediante algoritmos de aprendizaje automático. [ 27 ]

La entropía es una de las varias formas de medir la diversidad.

Fuentes de información de identificación

Las aplicaciones instaladas localmente en un dispositivo pueden recopilar gran cantidad de información sobre el software y el hardware del mismo, incluyendo a menudo identificadores únicos como la dirección MAC y los números de serie asignados al hardware. De hecho, los programas que utilizan la gestión de derechos digitales emplean esta información precisamente para identificar de forma unívoca el dispositivo.

Aunque no estén diseñadas para recopilar y compartir información de identificación, las aplicaciones locales podrían exponer involuntariamente dicha información a las partes remotas con las que interactúan. El ejemplo más destacado es el de los navegadores web, que han demostrado exponer información diversa y constante en tal cantidad que permite la identificación remota (véase §  Huella digital del navegador) .

También se puede recopilar información diversa y estable por debajo de la capa de aplicación, aprovechando los protocolos que se utilizan para transmitir datos. Ordenados por capa del modelo OSI , algunos ejemplos de protocolos que se pueden utilizar para la identificación de huellas digitales son:

Las técnicas de huella digital pasivas solo requieren que el analizador observe el tráfico originado en el dispositivo objetivo, mientras que las técnicas de huella digital activas requieren que el analizador inicie conexiones con el dispositivo objetivo. Las técnicas que requieren interacción con el dispositivo objetivo a través de una conexión iniciada por este último se denominan a veces semipasivas. [ 13 ]

Huella digital del navegador

La recopilación de una gran cantidad de información diversa y estable de los navegadores web es posible en gran medida gracias a los lenguajes de scripting del lado del cliente , que se introdujeron a finales de la década de 1990. Actualmente existen varias bibliotecas de código abierto para la identificación de navegadores, como FingerprintJS, ImprintJS y ClientJS, siendo FingerprintJS la que se actualiza con mayor frecuencia y la que reemplaza en gran medida a ImprintJS y ClientJS. [ 31 ]

Versión para navegador

Los navegadores proporcionan su nombre y versión, junto con cierta información de compatibilidad, en el encabezado de solicitud User-Agent. [ 32 ] [ 33 ] Al ser una declaración dada libremente por el cliente, no se debe confiar en ella al evaluar su identidad. En cambio, el tipo y la versión del navegador se pueden inferir a partir de la observación de peculiaridades en su comportamiento: por ejemplo, el orden y el número de campos del encabezado HTTP es único para cada familia de navegadores [ 34 ] : 257 [ 35 ] : 357 y, lo más importante, cada familia y versión de navegador difiere en su implementación de HTML5 , [ 9 ] : 1 [ 34 ] : 257 CSS [ 36 ] : 58 [ 34 ] : 256 y JavaScript . [ 10 ] : 547,549-50 [ 37 ] : 2 [ 38 ] [ 39 ] Tales diferencias se pueden probar remotamente usando JavaScript. Se ha demostrado que una comparación de la distancia de Hamming de los comportamientos del analizador sintáctico permite identificar y diferenciar eficazmente la mayoría de las versiones de navegadores. [ 9 ] : 6

Extensiones del navegador

Una combinación de extensiones o complementos exclusivos de un navegador se puede agregar directamente a una huella digital. [ 10 ] : 545 Las extensiones también pueden modificar cómo se comportan otros atributos del navegador, agregando complejidad adicional a la huella digital del usuario. [ 40 ] : 954 [ 41 ] : 688 [ 8 ] : 1131 [ 42 ] : 108 Los complementos de Adobe Flash y Java se usaban ampliamente para acceder a la información del usuario antes de su descontinuación. [ 35 ] : 3 [ 10 ] : 553 [ 39 ]

Propiedades del hardware

Los agentes de usuario pueden proporcionar información del hardware del sistema, como el modelo del teléfono , en el encabezado HTTP. [ 42 ] : 107 [ 43 ] : 111 También se pueden recuperar propiedades sobre el sistema operativo del usuario , el tamaño de la pantalla , la orientación de la pantalla y la relación de aspecto de la pantalla mediante JavaScript para observar el resultado de las consultas de medios CSS . [ 36 ] : 59-60

Historial de navegación

El analizador de huellas digitales podía determinar qué sitios había visitado previamente el navegador dentro de una lista que proporcionaba, consultando la lista mediante JavaScript con el selector CSS :visited. [ 44 ] : 5 Normalmente, una lista de 50 sitios web populares era suficiente para generar un perfil de historial de usuario único, así como para proporcionar información sobre los intereses del usuario. [ 44 ] : 7,14 Sin embargo, desde entonces los navegadores han mitigado este riesgo. [ 45 ]

Métricas de fuentes

Los recuadros delimitadores de las letras difieren entre navegadores según la configuración de suavizado y sugerencias de fuente , y pueden medirse mediante JavaScript. [ 46 ] : 108

Canvas y WebGL

La técnica de huella digital Canvas utiliza el elemento canvas de HTML5 , [ 47 ] que WebGL utiliza para renderizar gráficos 2D y 3D en un navegador, para obtener información de identificación sobre el controlador de gráficos instalado , la tarjeta gráfica o la unidad de procesamiento gráfico (GPU). También se pueden utilizar técnicas basadas en Canvas para identificar las fuentes instaladas . [ 43 ] : 110 Además, si el usuario no tiene una GPU, se puede proporcionar información de la CPU al analizador de huellas digitales.

Un script de huella digital de lienzo primero dibuja texto con una fuente, tamaño y color de fondo específicos. La imagen del texto, tal como la renderiza el navegador del usuario, se recupera mediante el método ToDataURL de la API de Canvas. Los datos codificados en texto con hash se convierten en la huella digital del usuario. [ 19 ] [ 18 ] : 2-3,6 Se ha demostrado que los métodos de huella digital de lienzo producen 5,7 bits de entropía. Debido a que la técnica obtiene información sobre la GPU del usuario, la entropía de información obtenida es "ortogonal" a la entropía de técnicas anteriores de huella digital del navegador, como la resolución de pantalla y las capacidades de JavaScript. [ 18 ]

Pruebas de rendimiento de hardware

Las pruebas de rendimiento pueden utilizarse para determinar si la CPU de un usuario utiliza AES-NI o ​​Intel Turbo Boost comparando el tiempo de CPU empleado para ejecutar diversos algoritmos simples o criptográficos . [ 48 ] : 588

También se pueden utilizar API especializadas , como la API Battery, que construye una huella digital a corto plazo basada en el estado real de la batería del dispositivo, [ 49 ] : 256 u OscillatorNode, que se puede invocar para producir una forma de onda basada en la entropía del usuario. [ 50 ] : 1399

También se puede consultar el identificador de hardware de un dispositivo, que es una función hash criptográfica especificada por el fabricante del dispositivo, para construir una huella digital. [ 43 ] : 109,114

Métodos de mitigación para la identificación de navegadores mediante huellas digitales

Existen diferentes enfoques para mitigar los efectos de la identificación del navegador y mejorar la privacidad de los usuarios evitando el seguimiento no deseado, pero no existe un enfoque definitivo que pueda evitar la identificación del navegador sin comprometer la funcionalidad de un navegador web moderno.

Ofrecer una huella digital simplificada

Notificación típica del navegador Tor sobre un sitio web que intenta realizar una lectura de lienzo.

Los usuarios pueden intentar reducir su vulnerabilidad a la identificación seleccionando un navegador web que minimice la disponibilidad de información de identificación, como fuentes del navegador, ID del dispositivo, representación de elementos canvas , información WebGL y dirección IP local . [ 43 ] : 117

En 2017, Microsoft Edge se considera el navegador más fácil de identificar mediante huellas digitales, seguido de Firefox , Google Chrome , Internet Explorer y Safari . [ 43 ] : 114 Entre los navegadores móviles , Google Chrome y Opera Mini son los más fáciles de identificar mediante huellas digitales, seguidos de Firefox móvil , Edge móvil y Safari móvil. [ 43 ] : 115

Tor Browser desactiva las funciones que permiten la huella digital, como el lienzo y la API WebGL, y notifica a los usuarios sobre los intentos de huella digital. [ 19 ]

Para reducir la diversidad, el navegador Tor no permite que el ancho y la altura de la ventana disponible para la página web sean cualquier número de píxeles, sino que solo permite algunos valores predefinidos. El resultado es que la página web se muestra en un recuadro : ocupa un espacio ligeramente menor que la ventana del navegador. [ 51 ]

En 2020, Chrome no bloqueaba la huella digital, mientras que Brave, Firefox y Tor sí lo hacían. [ 52 ]

Ofreciendo una huella dactilar falsificada

Suplantar parte de la información expuesta al generador de huellas digitales (por ejemplo, el agente de usuario ) puede crear una reducción en la diversidad, [ 53 ] : 13 pero también podría lograrse lo contrario si la información suplantada diferencia al usuario de todos los demás que no utilizan dicha estrategia más que la información real del navegador. [ 10 ] : 552

Suplantar la información de manera diferente en cada visita al sitio, por ejemplo, perturbando el sonido y la representación del lienzo con una pequeña cantidad de ruido aleatorio, permite una reducción de la estabilidad. [ 7 ] : 820,823 Esta técnica fue adoptada por el navegador Brave en 2020. [ 54 ]

Scripts de bloqueo

Bloquear indiscriminadamente los scripts del lado del cliente que se ejecutan desde dominios de terceros, y posiblemente también desde dominios propios (por ejemplo, deshabilitando JavaScript o usando NoScript ), a veces puede hacer que los sitios web sean inutilizables. El enfoque preferido es bloquear solo los dominios de terceros que parecen rastrear a las personas, ya sea porque se encuentran en una lista negra de dominios de seguimiento (el enfoque que siguen la mayoría de los bloqueadores de anuncios ) o porque la intención de rastrear se infiere a partir de observaciones anteriores (el enfoque que sigue Privacy Badger ). [ 55 ] [ 20 ] [ 56 ] [ 57 ]

Utilizar varios navegadores

Los distintos navegadores en la misma máquina normalmente tendrían huellas digitales diferentes, pero si ambos navegadores no están protegidos contra la identificación mediante huellas digitales, entonces las dos huellas digitales podrían identificarse como provenientes de la misma máquina. [ 58 ]

Véase también

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  57. ↑ Smith, Chris. "Adblock Plus: Podemos detener la huella digital del lienzo, la nueva técnica de seguimiento de navegador 'imparable'" . BGR . PMC. Archivado del original el 28 de julio de 2014.
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Lecturas adicionales

  • Fietkau, Julian (28 de diciembre de 2020). "El elefante en la habitación: empoderando a los usuarios contra la huella digital del navegador" . Chaos Communication Congress 2020 .
  • Angwin, Julia; Valentino-DeVries, Jennifer (30 de noviembre de 2010). "Comienza la carrera para 'identificar con huella digital' teléfonos y PC" . Wall Street Journal . ISSN 0099-9660 . Consultado el 10 de julio de 2018 . 
  • Segal, Ory; Fridman, Aharon; Shuster, Elad (5 de junio de 2017). "Identificación pasiva de clientes HTTP/2" (PDF) . BlackHat . Consultado el 9 de febrero de 2022 .
  • Panopticlick , de la Electronic Frontier Foundation , recopila algunos elementos de la huella digital del dispositivo de un navegador y estima hasta qué punto esto permite identificar al usuario.
  • El proyecto Am I Unique , desarrollado por INRIA e INSA Rennes, implementa técnicas de identificación mediante huellas digitales, incluida la recopilación de información a través de WebGL.