論文の概要: What Browsers Do in the Shaders: A Measurement Study of WebGPU Privacy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.26412v1
- Date: Wed, 24 Jun 2026 22:11:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-26 18:46:32.090585
- Title: What Browsers Do in the Shaders: A Measurement Study of WebGPU Privacy
- Title（参考訳）: ブラウザがシェーダーで何をするか:WebGPUのプライバシの測定
- Abstract要約: WebGPUは、検証済みプログラミングモデルを通じて、通常のWebページでGPUワークロードを実行することができる。
バリデーションはメモリの安全性を保護するが、共有ブラウザ、ドライバ、OS、GPU状態は依然としてプライバシ関連シグナルを公開することができる。
WGPULensは、制御されたシナリオ、ブラウザネイティブの共抵抗性、参加者フィールドスタディ、公開ページロード、緩和ポリシーをまたいだこれらの信号を測定するためのフレームワークである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: WebGPU lets ordinary web pages run GPU workloads through a validated programming model. Validation protects memory safety, but shared browser, driver, OS, and GPU state can still expose privacy-relevant signals. We present WGPULens, a framework for measuring those signals across controlled scenarios, browser-native co-residency, a participant field study, public page loads, and mitigation policies. Our framework separates measurements: controlled scenarios support leakage, boundary, and mitigation claims; participant runs support deployment, compatibility, and fingerprintability; and a Tranco crawl measures WebGPU exposure in real-world pages. Our controlled results identify persistent pipeline compilation state as the clearest surface. Cold/warm pipeline probes reveal prior compilation state across selected origin, profile, and browser placements. Controlled browser/native experiments also show native GPU activity can be inferred from browser-visible observables under labeled workloads. Other resource probes provide weaker positive results and negative controls. The participant field study shows active WebGPU behavior is highly distinctive within the sample, with deterministic components stable within runs and lower exact stability across repeated visits. A page-load crawl finds WebGPU use mainly as adapter probing and static support code, with no observed page-load shader, pipeline, queue, query, or map activity. Mitigation pilots identify source-level key separation as a proxy for evaluating pipeline-cache partitioning. Overall, WGPULens shows that WebGPU privacy analysis must be surface-specific: browsers need to measure which GPU state crosses which boundary, which browser-visible signals reveal it, and what the corresponding mitigations cost.
- Abstract（参考訳）: WebGPUは、検証済みプログラミングモデルを通じて、通常のWebページでGPUワークロードを実行することができる。
バリデーションはメモリの安全性を保護するが、共有ブラウザ、ドライバ、OS、GPU状態は依然としてプライバシ関連シグナルを公開することができる。
WGPULensは、制御されたシナリオ、ブラウザネイティブの共抵抗性、参加者フィールドスタディ、公開ページロード、緩和ポリシーをまたいだこれらの信号を測定するためのフレームワークである。
コントロールされたシナリオは、リーク、バウンダリ、緩和のクレームをサポートし、参加者は、デプロイ、互換性、指紋可能性をサポートします。
制御された結果から, パーシステンスパイプラインのコンパイル状態を最も明瞭な表面として同定した。
コールド/ウォームパイプラインプローブは、選択されたオリジン、プロファイル、ブラウザ配置間でコンパイル前の状態を明らかにする。
制御されたブラウザ/ネイティブの実験では、ラベル付きワークロードの下でブラウザ可視の可観測性からネイティブGPUアクティビティを推測することもできる。
他の資源プローブは、より弱い正の結果と負の制御を与える。
参加者のフィールドスタディによると、WebGPUのアクティブな動作はサンプル内で非常に独特で、決定論的コンポーネントは実行中に安定し、繰り返し訪問する間に正確な安定性が低下している。
ページロードクロールは、主にアダプタプロブリングや静的サポートコードとして使用されるWebGPUを見つけ、観察されたページロードシェーダ、パイプライン、キュー、クエリ、マップアクティビティが存在しない。
緩和パイロットは、パイプラインとキャッシュのパーティショニングを評価するプロキシとして、ソースレベルのキー分離を識別する。
ブラウザは、どのGPU状態がどのバウンダリを越えたか、どのブラウザ可視信号がそれを明らかにするか、それに対応する緩和コストを測定する必要がある。
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