論文の概要: Assessing Web Fingerprinting Risk

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15607v1
• Date: Fri, 22 Mar 2024 20:34:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-26 21:51:43.644576
• Title: Assessing Web Fingerprinting Risk
• Title（参考訳）: Webフィンガープリントのリスクを評価する
• Authors: Enrico Bacis, Igor Bilogrevic, Robert Busa-Fekete, Asanka Herath, Antonio Sartori, Umar Syed,
• Abstract要約: ブラウザー指紋(Browser fingerprints)は、クッキーが無効になってもユーザーの秘密の追跡を可能にするデバイス固有の識別子である。 これまでの研究は、指紋認証のリスクを定量化するための鍵となる指標として、情報の尺度であるエントロピーを確立してきた。 我々は,先行作業の限界に対処するブラウザのフィンガープリントについて,最初の研究を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.144574168644798
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modern Web APIs allow developers to provide extensively customized experiences for website visitors, but the richness of the device information they provide also make them vulnerable to being abused to construct browser fingerprints, device-specific identifiers that enable covert tracking of users even when cookies are disabled. Previous research has established entropy, a measure of information, as the key metric for quantifying fingerprinting risk. However, earlier studies had two major limitations. First, their entropy estimates were based on either a single website or a very small sample of devices. Second, they did not adequately consider correlations among different Web APIs, potentially grossly overestimating their fingerprinting risk. We provide the first study of browser fingerprinting which addresses the limitations of prior work. Our study is based on actual visited pages and Web APIs reported by tens of millions of real Chrome browsers in-the-wild. We accounted for the dependencies and correlations among Web APIs, which is crucial for obtaining more realistic entropy estimates. We also developed a novel experimental design that accurately and efficiently estimates entropy while never observing too much information from any single user. Our results provide an understanding of the distribution of entropy for different website categories, confirm the utility of entropy as a fingerprinting proxy, and offer a method for evaluating browser enhancements which are intended to mitigate fingerprinting.
• Abstract（参考訳）: 現代的なWeb APIは、Webサイト訪問者に広範囲にカスタマイズされたエクスペリエンスを提供することができるが、それらが提供するデバイス情報の豊かさは、クッキーが無効になってもユーザを隠蔽追跡できる、ブラウザの指紋、デバイス固有の識別子を構築するために悪用されるのに脆弱になる。 これまでの研究は、指紋認証のリスクを定量化するための鍵となる指標として、情報の尺度であるエントロピーを確立してきた。 しかし、初期の研究には2つの大きな限界があった。 第一に、彼らのエントロピーの推定は、単一のWebサイトまたは非常に小さなデバイスのサンプルに基づいていた。 第二に、彼らは異なるWeb API間の相関を十分に考慮しておらず、指紋認証のリスクを過大評価している可能性がある。 我々は,先行作業の限界に対処するブラウザのフィンガープリントについて,最初の研究を行った。 われわれの調査は、何千万もの実際のChromeブラウザから報告された実際の訪問ページとWeb APIに基づいている。 より現実的なエントロピー推定を得るためには,Web API間の依存関係と相関を考慮に入れた。 また,単一ユーザからの過剰な情報を観測することなく,エントロピーを正確かつ効率的に推定する新しい実験設計も開発した。 本研究では,異なるWebサイトカテゴリにおけるエントロピーの分布について理解し,フィンガープリントプロキシとしてのエントロピーの有用性を確認するとともに,フィンガープリントの軽減を目的としたブラウザ拡張の評価方法を提案する。

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