UKАудіофінгерпринтинг веб-переглядача використовують API веб-аудіо для обробки синтетичного сигналу та зчитування числового результату. Веб-сайт може перетворити ці значення на хеш AudioContext. Потім він може об’єднати хеш із Canvas, WebGL та іншими сигналами як частину ширшого відбитка браузера.
Цей процес зазвичай не передбачає доступу до мікрофона або запису вхідного сигналу мікрофона. Він також відрізняється від акустичного зняття відбитків пальців, що використовується для розпізнавання пісень. Метою є середовище браузера, а не аудіовміст чи особа, яка говорить.
Простіше кажучи, сторінка дає браузерам однакове завдання обробки аудіо та порівнює їхні відповіді.
Браузер Аудіофінгерпринтинг проти акустичних відбитків
Термін має два усталених значення. Аудіофінгерпринтинг веб-переглядача вимірює середовище обробки звуку. Акустичний відбиток пальців витягує функції із запису, щоб такі служби, як Shazam, могли ідентифікувати вміст.
| Площа | Аудіофінгерпринтинг веб-переглядача | Акустичний відбиток пальців |
|---|---|---|
| Цільова | Браузер і середовище обробки | Пісня, кліп або запис |
| Типовий вхід | Синтетичний сигнал або властивості API | Записаний аудіоконтент |
| Загальне використання | Розпізнавання браузера, аналіз ризиків, відстеження | Розпізнавання музики, пошук авторських прав |
| мікрофон | Зазвичай не потрібні | Залежить від того, як взято зразок |
| Результат | Сигнал веб-переглядача або спеціальний хеш інструменту | Підпис вмісту порівнюється з базою даних |
Відбиток голосу також відрізняється. Він аналізує риси голосу людини для розпізнавання мовця.
Як працює відбиток AudioContext?
Загальний тест дає браузерам той самий передбачуваний звуковий графік. Невеликі відмінності результатів можуть розкрити деталі середовища обробки.
Основний процес складається з п’яти кроків:
- Сторінка створює
OfflineAudioContextабоAudioContext. - Він генерує хвилю за допомогою
OscillatorNodeабо іншого джерела. - Він пропускає сигнал через такі вузли, як
DynamicsCompressorNodeабоAnalyserNode. - Він зчитує відтворені зразки, частотні дані, властивості або значення часу.
- Він сумує або хешує вибрані значення та поєднує їх з іншими сигналами браузера.
Офлайн рендеринг в AudioBuffer
Багато тестів використовують OfflineAudioContext. Відповідно до MDN, він рендерить звуковий графік у AudioBuffer у пам’яті. Він не надсилає результат фізичному звуковому обладнанню. Сценарій безпосередньо читає буфер. Його значення можуть відрізнятися залежно від браузера, операційної системи, архітектури центрального процесора, математичної бібліотеки та реалізації цифрової обробки сигналу.
Властивості та часові сигнали
Сторінка також може перевіряти частоту дискретизації, кількість каналів, затримку, синхронізацію аналізатора або квантовий розмір візуалізації. Специфікація веб-аудіо перераховує декілька з цих полів як можливі поверхні для відбитків пальців. Браузери можуть округляти, обмежувати або стандартизувати їх.
Які звукові сигнали може читати веб-сайт?
| Сигнал | Про що це може свідчити | Важливе обмеження |
|---|---|---|
| Буферні зразки | Відмінності в браузері, ОС, процесорі та DSP | Це не серійний номер обладнання |
| значення ШПФ | Вихід частоти з обраного графіка | Залежить від налаштувань графіка та аналізатора |
| Частота вибірки | Конфігурація звукового контексту | Зазвичай вибирається з невеликого набору поширених частот дискретизації |
| Кількість каналів | Конфігурація виходу | Браузери можуть обмежувати або стандартизувати його |
| Затримка та час | Поведінка, пов'язана з реалізацією або обладнанням | Може змінюватись залежно від завантаження системи та політики браузера |
| Хеш або вибіркова сума | Підсумок вибраних значень | Не універсальний ідентифікатор, який використовується на кожному сайті |
Хеш належить тесту, який його створив. Один інструмент може хешувати повний буфер. Інший може додати короткий діапазон зразків або використовувати бункери FFT. Їхні результати не обов’язково збігаються. Жоден із цих вихідних даних зазвичай не розкриває ім’я особи, вміст мікрофона чи серійний номер звукової карти.
Аудіовідбиток унікальний чи стабільний?
Аудіовідбиток може бути досить стабільним, щоб додати корисну інформацію. Не гарантується, що він буде унікальним або постійним.
У 2022 році дослідження відбитків веб-аудіо в браузері протестувало 2093 користувачів і спостерігало 95 різних аудіовідбитків. Аудіорезультати були менш різноманітними, ніж деякі інші поверхні відбитків пальців у цьому зразку. Вони все ще додають інформацію в поєднанні з іншими сигналами.
Це практичний спосіб оцінити дані AudioContext. Збіг звужує можливості, але не доводить, що два відвідування відбулися з одного пристрою. Змінений результат не свідчить про появу нового пристрою.
Значення може змінитися після:
- Оновлення браузера, операційної системи або математичної бібліотеки
- Змінюється конфігурація аудіо або архітектура ЦП
- Налаштування конфіденційності або захист відбитків пальців
- Інший графік, діапазон вибірки, метод визначення часу або алгоритм хешування
Використовуйте той самий тест у тому самому профілі під час перевірки стабільності.
Чи використовує Аудіофінгерпринтинг ваш мікрофон чи відтворює звук?
Для звичайного відбитка пальця AudioContext не потрібен дозвіл мікрофона. Він створює власний синтетичний сигнал, а не записує звук із кімнати.
Офлайн-тест також не потребує звукового відтворення. Він рендерить дані в пам'ять і зчитує отриманий буфер. Вимкнення звуку вкладки або зменшення гучності динаміка зазвичай не змінює цей розрахунок.
Перехоплення мікрофона використовує інший шлях у веб-переглядачі, зазвичай через getUserMedia, і зазвичай вимагає дозволу. Аудіограма в реальному часі не є доказом того, що сторінка записує мікрофон.
Audio проти Canvas проти WebGL Fingerprinting
Тести Audio, Canvas і WebGL дотримуються схожої моделі. Сторінка призначає фіксоване завдання, читає результат і порівнює його з іншими результатами. API та джерела варіацій різні.
| Поверхня | Основний API | Типовий результат | Основні впливи |
|---|---|---|---|
| Аудіо | Веб-аудіо | Зразки, значення ШПФ, властивості, хеш | Браузер, аудіореалізація ОС, ЦП, математика, DSP |
| Полотно | Полотно 2D | Буфер пікселів або хеш зображення | Шрифти, браузер, ОС, 2D рендеринг |
| WebGL | WebGL | Метадані GPU, можливості, візуалізовані пікселі | GPU, драйвер, графічний стек, браузер |
Відбиток WebGL може виявити інформацію про постачальника графіки та поведінку візуалізації. AudioContext зосереджується на вихідних даних обробки звуку та пов’язаних властивостях. Полотно часто відображає шрифти та 2D-візуалізацію.
Система ризиків може збирати всі три разом із заголовками, мережевими даними, історією облікового запису та поведінкою. У Виявлення ботів зв’язок між сигналами корисніший, ніж один аудіохеш.
Для чого використовується Аудіофінгерпринтинг у веб-переглядачі?
Системи безпеки можуть використовувати дані AudioContext для перевірок на шахрайство, виявлення захоплення облікових записів, розпізнавання браузера або автоматизованого аналізу. Знайома комбінація може підтримувати повторний сеанс. Раптова зміна може призвести до іншого етапу перевірки.
Системи відстеження можуть використовувати той самий сигнал, не покладаючись лише на файли cookie. Ізоляція файлів cookie контролює збережені дані, а не значення, які сторінка може обчислити повторно.
Сам по собі код AudioContext не підтверджує відбитки пальців. Ігри, музичні інструменти, візуалізатори, програмне забезпечення для зустрічей і звукові ефекти також використовують API. Сценарій, який читає буфер, створює хеш і надсилає його для порівняння, є сильнішим доказом відбитків пальців.
Як перевірити аудіо відбиток
Princeton AudioContext Fingerprint Test показує властивості AudioContext, вихід компресора, результати генератора, суми вибірок і хеші. Це корисно для перевірки того, що залишається стабільним в одному налаштуванні браузера.
Використовуйте контрольоване порівняння:
- Запустіть тест двічі в одному профілі браузера.
- Запишіть властивості, вибіркову суму та хеш.
- Повністю закрийте браузер, повторно відкрийте профіль і перевірте ще раз.
- Повторіть з тією самою сторінкою після оновлення або зміни налаштувань конфіденційності.
Зберігайте версію браузера, операційну систему, профіль і інструмент тестування разом зі своїми нотатками. Не порівнюйте хеші з непов’язаних сайтів так, ніби вони відповідають одному стандарту.
| Результат | Що це зазвичай означає | Чого це не доводить |
|---|---|---|
| Той самий хеш на повторних тестах | Вибраний результат був стабільним у цьому налаштуванні | Апарат унікальний у всьому світі |
| Інший хеш після перезапуску | Захист або середовище змінили результат | Відстеження неможливо |
| Той самий хеш у всіх профілях | Тест показав однакові вибрані значення | Профілі, звичайно, пов’язані |
| AudioContext недоступний | API заблоковано, вимкнено або не підтримується | Інші поверхні з відбитками пальців зникли |
Тестова сторінка — це перевірка видимості та повторюваності. Це не оцінка анонімності чи доказ того, що браузер неможливо розпізнати.
Як браузери можуть зменшити Аудіофінгерпринтинг?
- Стандартизація змушує більше користувачів повертати однакові значення.
- Детермінована рандомізація змінює вибрані результати на сайтах або сеансах.
- Блокування трекера зупиняє запити від відомих служб зняття відбитків пальців.
- Обмеження веб-аудіо видаляє частину поверхні, але може порушити роботу корисних програм.
Brave описує метод рандомізації під назвою farbling для виведення веб-аудіо. Firefox 118 перемістив обчислення веб-аудіо до однієї математичної бібліотеки в різних системах, щоб покращити анонімність під захистом відбитків пальців, як зазначено в примітках до випуску Firefox.
Приватний перегляд головним чином змінює сховище та локальну історію. Захист AudioContext залежить від браузера та його поточних налаштувань.
VPN або проксі-сервер змінюють мережевий маршрут і загальнодоступну IP-адресу, а не розрахунок звукового буфера. Перевірте доступ до мережі окремо за допомогою тесту Витік WebRTC.
Налаштування аудіоконтексту в MoreLogin
MoreLogin надає параметри Noise і Authentic на рівні профілю. Поточна документація про налаштування профілю говорить, що Noise створює різні звукові контексти для профілів на одному комп’ютері. Authentic використовує реальний звуковий контекст комп’ютера.
Вимкнення відтворення аудіо є окремим контролем. Це не означає, що API веб-аудіо недоступний, і його не слід розглядати як захист відбитків пальців AudioContext.
Перегляньте значення AudioContext разом із операційною системою, агентом користувача, Canvas, WebGL і медіапристроями. Одне налаштування не може гарантувати однаковий результат для всіх шашок.
Поширені запитання щодо Аудіофінгерпринтинг
Чи записує відбитки пальців AudioContext мій мікрофон?
Загальний метод не робить. Він генерує синтетичний сигнал всередині AudioContext і зчитує вихідні дані. Захоплення мікрофона використовує окремий API і зазвичай вимагає дозволу від користувача.
Чи є аудіовідбиток унікальним для одного пристрою?
Не обов'язково. Багато середовищ можуть повертати однакове значення. Аудіодані стають більш корисними, коли система поєднує їх із Canvas, WebGL, властивостями браузера, деталями мережі та поведінкою.
Чи можна змінити відбиток AudioContext?
так Оновлення веб-переглядача та операційної системи, захист конфіденційності, аудіоконфігурація, зміни процесора чи математики, а також дизайн тесту можуть вплинути на результат.
Чи Режим анонімного перегляду зупиняє Аудіофінгерпринтинг?
Не сама по собі. Режим анонімного перегляду обмежує збережену історію та пам’ять сайту. Він не змінює автоматично кожен результат Web Audio. Результат залежить від захисту відбитків пальців, вбудованого в браузер.
Чому два аудіотести відбитків показують різні хеші?
Кожен тест може використовувати різну форму сигналу, граф обробки аудіо, налаштування вузла, діапазон вибірки, правило нормалізації або алгоритм хешування. Порівнюйте повторювані результати з того самого інструменту, а не порівнюйте непов’язані хеші.
Ключ на винос
Аудіовідбиток – це сигнал браузера, а не запис чи постійний ідентифікатор апаратного забезпечення. Читайте його разом із іншими сигналами браузера, перевіряйте мережу окремо та порівнюйте результати тим самим методом. Це говорить вам більше, ніж один хеш.
