VNTrình duyệt Dấu vân tay âm thanh sử dụng API âm thanh trên web để xử lý tín hiệu tổng hợp và đọc kết quả bằng số. Một trang web có thể biến những giá trị đó thành hàm băm AudioContext. Sau đó, nó có thể kết hợp hàm băm với Canvas, WebGL và các tín hiệu khác như một phần của Dấu vân tay trình duyệt rộng hơn.
Quá trình này thường không truy cập vào micrô của bạn hoặc ghi lại đầu vào micrô. Nó cũng khác với dấu vân tay âm thanh được sử dụng để nhận dạng bài hát. Mục tiêu là môi trường trình duyệt chứ không phải nội dung âm thanh hay người nói.
Nói một cách đơn giản, một trang cung cấp cho trình duyệt tác vụ xử lý âm thanh tương tự và so sánh câu trả lời của chúng.
Trình duyệt Dấu vân tay âm thanh so với Vân tay âm thanh
Thuật ngữ này có hai ý nghĩa được thiết lập. Trình duyệt Dấu vân tay âm thanh đo môi trường xử lý âm thanh. Dấu vân tay âm thanh trích xuất các tính năng từ bản ghi để các dịch vụ như Shazam có thể xác định nội dung.
| Khu vực | Trình duyệt Dấu vân tay âm thanh | Dấu vân tay âm thanh |
|---|---|---|
| Mục tiêu | Môi trường trình duyệt và xử lý | Bài hát, clip hoặc bản ghi âm |
| Đầu vào điển hình | Thuộc tính API hoặc tín hiệu tổng hợp | Nội dung âm thanh được ghi lại |
| sử dụng chung | Nhận dạng trình duyệt, phân tích rủi ro, theo dõi | Nhận dạng âm nhạc, khớp bản quyền |
| Micrô | Thường không cần thiết | Phụ thuộc vào cách lấy mẫu |
| Kết quả | Tín hiệu trình duyệt hoặc hàm băm dành riêng cho công cụ | Chữ ký nội dung khớp với cơ sở dữ liệu |
Giọng nói cũng khác. Nó phân tích các đặc điểm trong giọng nói của một người để nhận dạng người nói.
Dấu vân tay AudioContext hoạt động như thế nào?
Một thử nghiệm chung cung cấp cho trình duyệt cùng một biểu đồ âm thanh có thể dự đoán được. Sự khác biệt nhỏ về đầu ra có thể tiết lộ chi tiết về môi trường xử lý.
Quy trình cơ bản có năm bước:
- Trang này tạo một
OfflineAudioContexthoặc mộtAudioContext. - Nó tạo ra dạng sóng có
OscillatorNodehoặc nguồn khác. - Nó truyền tín hiệu qua các nút như
DynamicsCompressorNodehoặcAnalyserNode. - Nó đọc các mẫu được hiển thị, dữ liệu tần số, thuộc tính hoặc giá trị thời gian.
- Nó tính tổng hoặc băm các giá trị đã chọn và kết hợp chúng với các tín hiệu khác của trình duyệt.
Hiển thị ngoại tuyến tới AudioBuffer
Nhiều thử nghiệm sử dụng OfflineAudioContext. Theo MDN, nó hiển thị biểu đồ âm thanh thành AudioBuffer trong bộ nhớ. Nó không gửi kết quả đến phần cứng âm thanh vật lý. Kịch bản đọc bộ đệm trực tiếp. Giá trị của nó có thể thay đổi tùy theo trình duyệt, hệ điều hành, kiến trúc CPU, thư viện toán học và cách triển khai xử lý tín hiệu số.
Thuộc tính và tín hiệu thời gian
Một trang cũng có thể kiểm tra tốc độ mẫu, số lượng kênh, độ trễ, thời gian của máy phân tích hoặc kích thước lượng tử kết xuất. Đặc tả âm thanh trên web liệt kê một số trường trong số này dưới dạng bề mặt dấu vân tay có thể có. Trình duyệt có thể làm tròn, giới hạn hoặc chuẩn hóa chúng.
Một trang web có thể đọc được những tín hiệu âm thanh nào?
| Tín hiệu | Nó có thể chỉ ra điều gì | Giới hạn quan trọng |
|---|---|---|
| Mẫu đệm | Sự khác biệt giữa trình duyệt, hệ điều hành, CPU và DSP | Không phải số sê-ri phần cứng |
| Giá trị FFT | Đầu ra tần số từ biểu đồ đã chọn | Phụ thuộc vào cài đặt biểu đồ và máy phân tích |
| Tỷ lệ mẫu | Cấu hình ngữ cảnh âm thanh | Thường thuộc một tập hợp nhỏ các tần số lấy mẫu phổ biến |
| Số kênh | Cấu hình đầu ra | Trình duyệt có thể giới hạn hoặc tiêu chuẩn hóa nó |
| Độ trễ và thời gian | Hành vi triển khai hoặc liên quan đến phần cứng | Có thể thay đổi tùy theo tải hệ thống và chính sách trình duyệt |
| Tổng băm hoặc tổng mẫu | Tóm tắt các giá trị đã chọn | Không phải ID chung được mọi trang web sử dụng |
Hàm băm thuộc về bài kiểm tra đã tạo ra nó. Một công cụ có thể băm toàn bộ bộ đệm. Người khác có thể thêm một phạm vi mẫu ngắn hoặc sử dụng thùng FFT. Kết quả của họ không cần phải trùng khớp. Không có đầu ra nào trong số này thường tiết lộ tên người, nội dung micrô hoặc số sê-ri card âm thanh.
Dấu vân tay âm thanh là duy nhất hay ổn định?
Dấu vân tay âm thanh có thể đủ ổn định để thêm thông tin hữu ích. Nó không được đảm bảo là duy nhất hoặc vĩnh viễn.
Một nghiên cứu về dấu vân tay của trình duyệt Web Audio năm 2022 đã thử nghiệm 2.093 người dùng và quan sát thấy 95 dấu vân tay âm thanh riêng biệt. Kết quả âm thanh kém đa dạng hơn so với một số bề mặt dấu vân tay khác trong mẫu đó. Họ vẫn thêm thông tin khi kết hợp với các tín hiệu khác.
Đây là cách thực tế để đánh giá dữ liệu AudioContext. Sự trùng khớp sẽ thu hẹp các khả năng nhưng không chứng minh được rằng hai lượt truy cập đến từ một thiết bị. Kết quả thay đổi không chứng minh được rằng một thiết bị mới đã xuất hiện.
Giá trị có thể thay đổi sau:
- Cập nhật trình duyệt, hệ điều hành hoặc thư viện toán học
- Thay đổi cấu hình âm thanh hoặc kiến trúc CPU
- Cài đặt quyền riêng tư hoặc bảo vệ dấu vân tay
- Một biểu đồ, phạm vi mẫu, phương pháp tính thời gian hoặc thuật toán băm khác
Sử dụng cùng một thử nghiệm trong cùng một cấu hình khi kiểm tra độ ổn định.
Dấu vân tay âm thanh có sử dụng micrô hoặc phát âm thanh của bạn không?
Dấu vân tay AudioContext thông thường không cần sự cho phép của micrô. Nó tạo ra tín hiệu tổng hợp của riêng mình thay vì ghi lại âm thanh từ phòng.
Kiểm tra ngoại tuyến cũng không cần phát lại âm thanh. Nó đưa dữ liệu vào bộ nhớ và đọc bộ đệm kết quả. Tắt tiếng tab hoặc giảm âm lượng loa thường sẽ không thay đổi phép tính đó.
Tính năng thu thập micrô sử dụng một đường dẫn trình duyệt khác, thường thông qua getUserMedia và thường cần có sự cho phép. Biểu đồ âm thanh trực tiếp không phải là bằng chứng cho thấy một trang đang ghi âm micrô.
Âm thanh so với Canvas so với Vân tay WebGL
Các bài kiểm tra Âm thanh, Canvas và WebGL tuân theo một mẫu tương tự. Một trang chỉ định một nhiệm vụ cố định, đọc kết quả đầu ra và so sánh nó với các kết quả khác. Các API và nguồn biến thể là khác nhau.
| Bề mặt | API chính | Kết quả điển hình | Những ảnh hưởng chính |
|---|---|---|---|
| Âm thanh | Âm thanh trên web | Mẫu, giá trị FFT, thuộc tính, hàm băm | Trình duyệt, triển khai âm thanh hệ điều hành, CPU, toán học, DSP |
| Vải bạt | Tranh canvas 2D | Bộ đệm pixel hoặc hàm băm hình ảnh | Phông chữ, trình duyệt, hệ điều hành, kết xuất 2D |
| WebGL | WebGL | Siêu dữ liệu GPU, khả năng, pixel được hiển thị | GPU, trình điều khiển, ngăn xếp đồ họa, trình duyệt |
Dấu vân tay WebGL có thể tiết lộ thông tin và hành vi kết xuất của nhà cung cấp đồ họa. AudioContext tập trung vào đầu ra xử lý âm thanh và các thuộc tính liên quan. Canvas thường phản ánh phông chữ và hiển thị 2D.
Hệ thống rủi ro có thể thu thập cả ba yếu tố này cùng với tiêu đề, dữ liệu mạng, lịch sử tài khoản và hành vi. Trong Phát hiện bot, mối quan hệ giữa các tín hiệu hữu ích hơn một hàm băm âm thanh.
Dấu vân tay âm thanh của trình duyệt được dùng để làm gì?
Hệ thống bảo mật có thể sử dụng dữ liệu AudioContext trong kiểm tra gian lận, phát hiện chiếm đoạt tài khoản, nhận dạng trình duyệt hoặc phân tích tự động hóa. Một sự kết hợp quen thuộc có thể hỗ trợ một phiên quay trở lại. Một sự thay đổi đột ngột có thể dẫn đến một bước xác minh khác.
Hệ thống theo dõi có thể sử dụng cùng một tín hiệu mà không chỉ dựa vào cookie. Cách ly cookie kiểm soát dữ liệu được lưu trữ chứ không phải các giá trị mà trang có thể tính toán lại.
Chỉ riêng mã AudioContext không chứng minh được việc lấy dấu vân tay. Trò chơi, công cụ âm nhạc, trình hiển thị trực quan, phần mềm cuộc họp và hiệu ứng âm thanh cũng sử dụng API. Một tập lệnh đọc bộ đệm, tạo hàm băm và gửi nó để so sánh là bằng chứng mạnh mẽ hơn về việc lấy dấu vân tay.
Cách kiểm tra dấu vân tay âm thanh
Kiểm tra dấu vân tay Princeton AudioContext hiển thị các thuộc tính AudioContext, đầu ra máy nén, kết quả bộ dao động, tổng mẫu và giá trị băm. Nó rất hữu ích để kiểm tra những gì vẫn ổn định trong một thiết lập trình duyệt.
Sử dụng so sánh có kiểm soát:
- Chạy thử nghiệm hai lần trong cùng một hồ sơ trình duyệt.
- Ghi lại các thuộc tính, tổng mẫu và hàm băm.
- Đóng hoàn toàn trình duyệt, mở lại hồ sơ và kiểm tra lại.
- Lặp lại với cùng một trang sau khi cập nhật hoặc thay đổi cài đặt quyền riêng tư.
Giữ phiên bản trình duyệt, hệ điều hành, hồ sơ và công cụ kiểm tra cùng với ghi chú của bạn. Không so sánh các giá trị băm từ các trang web không liên quan như thể chúng tuân theo một tiêu chuẩn.
| Kết quả | Nó thường có nghĩa là gì | Điều đó không chứng minh được |
|---|---|---|
| Hàm băm tương tự trong các bài kiểm tra lặp lại | Đầu ra được chọn ổn định trong thiết lập đó | Thiết bị này là duy nhất trên toàn cầu |
| Băm khác nhau sau khi khởi động lại | Bảo vệ hoặc môi trường đã thay đổi đầu ra | Theo dõi là không thể |
| Hàm băm giống nhau trên các hồ sơ | Thử nghiệm cho thấy các giá trị được chọn giống nhau | Các hồ sơ chắc chắn được liên kết |
| AudioContext không có sẵn | API bị chặn, vô hiệu hóa hoặc không được hỗ trợ | Các bề mặt lấy dấu vân tay khác đã biến mất |
Một trang thử nghiệm là một bước kiểm tra khả năng hiển thị và độ lặp lại. Đây không phải là điểm ẩn danh hay bằng chứng cho thấy trình duyệt không thể được nhận dạng.
Trình duyệt có thể giảm Dấu vân tay âm thanh như thế nào?
- Tiêu chuẩn hóa khiến nhiều người dùng trả về các giá trị tương tự hơn.
- Sự ngẫu nhiên xác định thay đổi đầu ra đã chọn trên các trang web hoặc phiên.
- Chặn trình theo dõi sẽ dừng các yêu cầu từ các dịch vụ lấy dấu vân tay đã biết.
- Hạn chế Web Audio sẽ loại bỏ một phần bề mặt nhưng có thể phá vỡ các ứng dụng hữu ích.
Brave mô tả một phương pháp ngẫu nhiên được gọi là farbling cho đầu ra Web Audio. Firefox 118 đã chuyển các phép tính Web Audio sang cùng một thư viện toán học trên các hệ thống để cải thiện tính ẩn danh trong Bảo vệ vân tay, như đã lưu ý trong ghi chú phát hành Firefox.
Duyệt web riêng tư chủ yếu thay đổi bộ nhớ và lịch sử cục bộ. Bảo vệ AudioContext phụ thuộc vào trình duyệt và cài đặt hiện tại của nó.
VPN hoặc proxy thay đổi tuyến mạng và IP công cộng chứ không phải tính toán bộ đệm âm thanh. Kiểm tra riêng mức độ hiển thị của mạng bằng bài kiểm tra Rò rỉ WebRTC.
Cài đặt AudioContext trong MoreLogin
MoreLogin cung cấp các tùy chọn Noise và Authentic ở cấp hồ sơ. Tài liệu cài đặt cấu hình hiện tại nói rằng Tiếng ồn tạo ra các ngữ cảnh âm thanh khác nhau cho các cấu hình trên cùng một máy tính. Authentic sử dụng bối cảnh âm thanh thực tế của máy tính.
Vô hiệu hóa phát lại âm thanh là một điều khiển riêng biệt. Điều đó không có nghĩa là API Web Audio không khả dụng và API này không được coi là biện pháp bảo vệ dấu vân tay AudioContext.
Xem lại các giá trị AudioContext cùng với hệ điều hành, tác nhân người dùng, Canvas, WebGL và thiết bị đa phương tiện. Một cài đặt không thể đảm bảo kết quả giống nhau trên mọi trình kiểm tra.
Câu hỏi thường gặp về Dấu vân tay âm thanh
Dấu vân tay của AudioContext có ghi lại micrô của tôi không?
Phương pháp thông thường thì không. Nó tạo ra tín hiệu tổng hợp bên trong AudioContext và đọc đầu ra. Tính năng thu âm micrô sử dụng một API riêng biệt và thường cần có sự cho phép của người dùng.
Dấu vân tay âm thanh có phải là duy nhất cho một thiết bị không?
Không nhất thiết phải như vậy. Nhiều môi trường có thể trả về cùng một giá trị. Dữ liệu âm thanh trở nên hữu ích hơn khi hệ thống kết hợp nó với Canvas, WebGL, thuộc tính trình duyệt, chi tiết mạng và hành vi.
Dấu vân tay AudioContext có thể thay đổi không?
Đúng. Các bản cập nhật trình duyệt và hệ điều hành, bảo vệ quyền riêng tư, cấu hình âm thanh, các thay đổi về CPU hoặc toán học cũng như thiết kế của bài kiểm tra đều có thể ảnh hưởng đến kết quả đầu ra.
Chế độ ẩn danh có dừng Dấu vân tay âm thanh không?
Không phải tự nó. Chế độ ẩn danh giới hạn lịch sử đã lưu và dung lượng lưu trữ của trang web. Nó không tự động thay đổi mọi kết quả Web Audio. Kết quả phụ thuộc vào tính năng bảo vệ dấu vân tay được tích hợp trong trình duyệt.
Tại sao hai lần kiểm tra dấu vân tay âm thanh lại hiển thị các giá trị băm khác nhau?
Mỗi thử nghiệm có thể sử dụng dạng sóng, biểu đồ âm thanh, cài đặt nút, phạm vi mẫu, quy tắc chuẩn hóa hoặc thuật toán băm khác nhau. So sánh các kết quả lặp lại từ cùng một công cụ thay vì khớp các giá trị băm không liên quan.
Chìa khóa mang đi
Dấu vân tay âm thanh là tín hiệu của trình duyệt, không phải là bản ghi hoặc ID phần cứng vĩnh viễn. Đọc nó bên cạnh các tín hiệu khác của trình duyệt, tách riêng các kiểm tra mạng và so sánh kết quả với cùng một phương pháp. Điều đó cho bạn biết nhiều hơn một hàm băm.
