АссистентНовый вопросИсторияОбласти знаний
Партнёрские проектыСпецпроектыСтать автором
Сменить язык
О РУВИКИ

Цифровой отпечаток устройства

Экспертиза РАН

Logo-ran.pngLogo-ran-black.png
Проводится экспертиза
Российской академией наук
Подробнее
Times2.svg

Экспертиза РАН

Arrow-Right.png
Logo-ran.png
Проводится экспертиза
Российской академией наук
Подробнее

Цифровой отпечаток устройства (также машинный отпечаток) — это информация, собираемая о программном и аппаратном обеспечении удалённого вычислительного устройства с целью его идентификации. Обычно эта информация агрегируется в краткий идентификатор с помощью алгоритма снятия отпечатков. Одним из наиболее распространённых видов цифровых отпечатков устройств является отпечаток браузера, который строится на данных, собираемых при взаимодействии с веб-браузером устройства[1].

Цифровые отпечатки устройств могут использоваться для полной или частичной идентификации отдельных устройств даже в случаях, когда постоянные куки (а также зомби-куки) недоступны для чтения или записи в браузере, клиентский IP-адрес скрыт или пользователь переключается на другой браузер на том же устройстве[2]. Это позволяет, с одной стороны, выявлять и предотвращать кражу идентичности и мошенничество с банковскими картами[3][4][5][6], но, с другой стороны, — формировать долгосрочные базы истории посещений пользователей (а также использовать таргетированную рекламу[7][8] или целевые атаки посредством эксплуатации уязвимостей[9]), даже если пользователь предпринимает попытки уклониться от слежки. Это вызывает значительные опасения у сторонников конфиденциальности в интернете[10].

История

Базовая информация о конфигурации веб-браузеров давно собирается сервисами веб-аналитики для оценки реального человеческого веб-трафика и фильтрации различных видов кликфрода. С конца 1990-х годов появление клиентского сценарного языка позволило собирать всё больше разнообразной информации, и уже в начале 2000-х эксперты по компьютерной безопасности стали выражать обеспокоенность возможностями массового извлечения параметров браузера[11].

В 2005 году исследователи из Калифорнийского университета в Сан-Диего показали, как с помощью отметок времени TCP можно оценить дрейф часов устройства, а значит и получить удалённый аппаратный отпечаток[12].

В 2010 году организация Electronic Frontier Foundation, EFF запустила веб-сайт для тестирования уникальности отпечатка браузера пользователя[13]. После сбора 470 161 отпечатка было измерено, что отпечатки браузеров могут содержать не менее 18,1 бит энтропии[14], что было до появления технологий, таких как цифровой отпечаток с использованием canvas (добавляющих ещё 5,7 бита). Panopticlick показал, что 83,6 % отпечатков уникальны, а при наличии Flash или Java — 94,2 %.

В 2012 году Кейтон Моури и Ховав Шахам, исследователи из Калифорнийского университета в Сан-Диего, показали, как элемент HTML5 canvas может использоваться для создания цифровых отпечатков браузеров[15].

В 2013 году не менее 0,4 % топ-10 000 сайтов по версии Alexa были обнаружены использующими скрипты для снятия отпечатков, предоставляемые сторонними сервисами[9].

В 2014 году 5,5 % топ-10 000 сайтов по Alexa применяли скрипты для снятия отпечатков Canvas, размещённые на 20 доменах. Подавляющее большинство (95 %) подобных скриптов размещались на платформе AddThis, начавшей использовать такую технологию без ведома своих клиентов.[4][15][16][17][18]

В 2015 году в Firefox версии 41 появилась экспериментальная функция против снятия отпечатков браузера[19], однако она до сих пор не включена по умолчанию[20]. В той же версии 42 появилась функция Enhanced Tracking Protection для борьбы с отслеживанием в приватном режиме просмотра, блокируя скрипты сторонних доменов с чёрных списков Disconnect Mobile[21].

В 2016 году исследование AmIUnique показало, что 89,4 % отпечатков уникальны, и набор определяющих признаков со временем меняется.

В WWDC 2018 компания Apple объявила о том, что Safari в macOS Mojave «выдаёт упрощённую системную информацию при просмотре сайтов, не позволяя идентифицировать пользователя по конфигурации системы»[22]. Исследование Hiding in the Crowd (2018) показало, что только 33,6 % десктопных отпечатков уникальны; для мобильных устройств — 18,5 % против 81 % в прежних данных. Для ПК уникальность чаще достигается за счёт комбинации признаков; для мобильных устройств — благодаря уникальным значениям отдельных атрибутов.

В 2019 году начиная с Firefox 69 Enhanced Tracking Protection включается по умолчанию для всех пользователей, не только в приватном режиме[23].

Разнообразие и стабильность

Концепция цифрового отпечатка устройства во многом вдохновлена судебно-медицинской ценностью отпечатков пальцев.

Для того чтобы отпечатки позволяли уникально отличать устройства в долгосрочной перспективе, они должны быть одновременно достаточно разнообразными и стабильными. На практике достижение обеих свойств одновременно невозможно: повышение разнообразия обычно снижает стабильность — например, если добавить в отпечаток ещё одну настройку браузера, индивидуальность возрастёт, но при изменении этой настройки отпечаток изменится[1]. Тем не менее, если пользователь не противодействует идентификации, отпечатки несложно выделять, учитывая большое разнообразие собираемых данных. Согласно исследованиям, 56,86 % пользователей имеют уникальные расширения, а по 43 символам используемых шрифтов идентифицируется 34 % выборки[24].

Частичная нестабильность отпечатков может компенсироваться алгоритмами сопоставления, связывающими частично совпадающие отпечатки (например, различающиеся только версией браузера, которая изменяется последовательно). Для этого применяются как простые алгоритмы на правилах, так и системы машинного обучения[25].

Энтропия — один из способов измерения разнообразия отпечатков.

Источники идентифицирующей информации

Локально установленные приложения могут собирать большой объём данных о программном и аппаратном обеспечении, включая уникальные идентификаторы — например, MAC-адрес и серийный номер. Многие программы, использующие DRM, специально применяют эту информацию для идентификации устройства.

Даже если приложение не предназначено для сбора идентификаторов, оно может непреднамеренно раскрывать их через взаимодействие с удалённой стороной, наиболее очевидный пример — веб-браузеры, которые предоставляют столько разнообразной и стабильной информации, что позволяют идентифицировать устройство удалённо.

На уровне ниже приложений идентификационные данные можно получить с помощью сетевых протоколов. По уровням модели OSI примеры протоколов для снятия цифрового отпечатка:

Пассивные методы требуют лишь наблюдения за трафиком от целевого устройства; активные — инициирования соединения с этим устройством; полуактивные — взаимодействия по соединению, инициированному устройством[12].

Отпечаток браузера

Сбор большого объёма разнообразной и стабильной информации браузерами стал возможен благодаря появлению языков клиентского сценарного программирования в конце 1990-х годов. Существуют открытые библиотеки для снятия отпечатков браузеров, такие как FingerprintJS, ImprintJS, ClientJS; FingerprintJS наиболее активно развивается и в значительной степени заменяет остальные[29].

Версия браузера

User-Agent браузера содержит сведения о названии и версии программы и другую информацию о совместимости[30][31]. Однако поскольку эти сведения предоставляет сам клиент, им не стоит доверять при идентификации. Вместо этого тип и версию браузера можно определять по характерным различиям в поведении (например, порядок и число полей в HTTP-заголовке уникальны для каждого семейства браузеров)[32], реализации HTML5[32], CSS[32][33] и JavaScript[9][34]. Такие различия можно проверять с помощью JavaScript. Сравнение с помощью расстояния Хэмминга отличий в действиях парсера помогает эффективно различать большинство версий браузеров.

Расширения браузера

Комбинация установленных расширений или плагинов может уникально идентифицировать браузер.[9] Некоторые расширения также влияют на поведение других характеристик браузера, увеличивая сложность отпечатка.[8][35][36][37] Плагины Adobe Flash и Java ранее широко использовались для доступа к информации пользователя до их устаревания[9][34][38].

Аппаратные свойства

User-Agent может содержать информацию о модели устройства[37][39], а также операционной системе, разрешении и ориентации экрана, соотношении сторон дисплея, что может быть получено с помощью JavaScript через медиа-запросы CSS[33].

История посещённых сайтов

С помощью JavaScript и CSS-селектора: visited злоумышленник мог определить, какие сайты пользователь уже посещал[40]. Обычно для уникального профиля хватало списка из 50 популярных сайтов. Однако современные браузеры устранили этот риск[41].

Характеристики шрифтов

Ограничивающие прямоугольники букв отличаются между браузерами в зависимости от настроек сглаживания и хинтинга и могут быть определены с помощью JavaScript[42].

Canvas и WebGL

Отпечатки Canvas используют элемент HTML5 canvas[43], обрабатывающий 2D/3D-графику браузера через WebGL, чтобы получить сведения о установленном графическом драйвере, видеокарте или GPU. Техники отпечатков Canvas также могут выявлять установленные компьютерные шрифты[39]. Если GPU отсутствует, отпечаток может содержать информацию о CPU.

Скрипт сначала рисует текст определённого шрифта, размера и цвета, затем получает его изображение с помощью метода ToDataURL Canvas API и хеширует полученные данные для отпечатка[16]. Такие методы дают до 5,7 бита энтропии и позволяют собирать информацию, ортогональную по энтропии предыдущим признакам (разрешение экрана, возможности JavaScript и др.).

Аппаратное бенчмаркинг-тестирование

Бенчмарки позволяют по времени выполнения определить использование процессором инструкций AES-NI или Intel Turbo Boost[44].

Возможно использование специализированных API, например Battery API для кратковременного отпечатка по текущему состоянию батареи[45], или OscillatorNode для вывода волны на основании пользовательской энтропии[46].

Аппаратный идентификатор устройства (криптографический хеш, задаваемый производителем) также может использоваться для построения отпечатка[39].

Методы противодействия снятию отпечатка браузера

Существует несколько подходов к противодействию снятию отпечатков браузера и повышению конфиденциальности пользователя, однако полного решения без существенной потери функциональности современных браузеров нет.

Предоставление упрощённого отпечатка

undefined

Пользователи могут снизить отпечаткоёмкость устройства, выбрав браузер, минимизирующий выдачу идентифицирующих данных — шрифтов, идентификатора устройства, отрисовки Canvas, информации WebGL и локального IP-адреса[39].

По состоянию на 2017 год Microsoft Edge считался наиболее легко идентифицируемым браузером, за ним следовали Firefox, Google Chrome, Internet Explorer и Safari.[39] Среди мобильных браузеров наиболее уязвимы Google Chrome и Opera Mini, затем идут мобильные версии Firefox, Edge и Safari.[39]

Tor Browser отключает такие функции, как Canvas и WebGL API, и сообщает пользователю о попытках получения отпечатка.[16].

С целью снижения разнообразия Tor Browser ограничивает допустимые значения ширины и высоты окна страницы — используются только определённые размеры, в результате чего страница размещается в области немного меньше окна[47].

Генерация поддельного отпечатка

Подмена частей информации (например, user agent) может снизить разнообразие[48], но эффект может оказаться обратным, если подделанные данные выделяют пользователя сильнее, чем реальные[9].

Если же подменять информацию при каждом визите (например, добавляя случайный шум в звук или отрисовку Canvas), снижается стабильность отпечатка.[7] Такую технологию реализовал браузер Brave в 2020 году[49].

Блокировка скриптов

Полная блокировка клиентских скриптов с третьих и/или основных доменов (например, отключение JavaScript или использование NoScript) может привести к неработоспособности сайтов. Предпочтительный вариант — блокировка только третьих доменов, замеченных в отслеживании (на основе чёрных списков, как в блокировщиках рекламы, или по анализу поведения, как в Privacy Badger)[17][50][51][52].

Использование нескольких браузеров

Разные браузеры на одном устройстве обычно дают разные отпечатки, но если отпечатки не защищены, их можно идентифицировать как принадлежащие одному устройству[53].

Примечания

  1. ↑ 1 2 Eckersley, Peter. How Unique Is Your Web Browser? // Privacy Enhancing Technologies. — Springer Berlin Heidelberg, 2017. — P. 1–18. — ISBN 978-3-642-14527-8.
  2. ↑ Cao, Yinzhi (Cross-)Browser Fingerprinting via OS and Hardware Level Features (26 февраля 2017). Дата обращения: 28 февраля 2017. Архивировано 7 марта 2017 года.
  3. ↑ Alaca F, van Oorschot PC (December 2016). Device Fingerprinting for Augmenting Web Authentication: Classification and Analysis of Methods. 32nd Annual Conference on Computer Security. Los Angeles CA USA: Association for Computing Machinery. pp. 289—301. DOI:10.1145/2991079.2991091. ISBN 978-1-4503-4771-6.
  4. ↑ 1 2 Steinberg J. You Are Being Tracked Online By A Sneaky New Technology -- Here's What You Need To Know. Forbes (23 июля 2014). Дата обращения: 30 января 2020. Архивировано 6 октября 2025 года.
  5. ↑ User confidence takes a Net loss. Infoworld.com (1 июля 2005). Дата обращения: 3 октября 2015. Архивировано 4 октября 2015 года.
  6. ↑ 7 Leading Fraud Indicators: Cookies to Null Values (амер. англ.) (10 марта 2016). Дата обращения: 5 июля 2016. Архивировано 3 октября 2016 года.
  7. ↑ 1 2 Nikiforakis N, Joosen W, Livshits B (май 2015). PriVaricator: Deceiving Fingerprinters with Little White Lies. WWW '15: The 24th International Conference on World Wide Web. Florence Italy: International World Wide Web Conferences Steering Committee. pp. 820—830. DOI:10.1145/2736277.2741090. ISBN 978-1-4503-3469-3. Проверьте дату в |date= (справка на английском)
  8. ↑ 1 2 Acar G, Juarez M, Nikiforakis N, Diaz C, Gürses S, Piessens F, Preneel B (ноябрь 2013). FPDetective: Dusting the Web for Fingerprinters. 2013 ACM SIGSAC Conference on Computer & Communications Security. Berlin Germany: Association for Computing Machinery. pp. 1129—1140. DOI:10.1145/2508859.2516674. ISBN 978-1-4503-2477-9. Проверьте дату в |date= (справка на английском)
  9. ↑ 1 2 3 4 5 6 Nikiforakis N, Kapravelos A, Wouter J, Kruegel C, Piessens F, Vigna G (май 2013). Cookieless Monster: Exploring the Ecosystem of Web-Based Device Fingerprinting. 2013 IEEE Symposium on Security and Privacy. Berkeley CA USA: IEEE. DOI:10.1109/SP.2013.43. ISBN 978-0-7695-4977-4. Проверьте дату в |date= (справка на английском)
  10. ↑ EFF's Top 12 Ways to Protect Your Online Privacy. Eff.org (10 апреля 2002). Дата обращения: 28 января 2010. Архивировано 4 февраля 2010 года.
  11. ↑ MSIE clientCaps "isComponentInstalled" and "getComponentVersion" registry information leakage. Archive.cert.uni-stuttgart.de. Дата обращения: 28 января 2010. Архивировано 12 июня 2011 года.
  12. ↑ 1 2 Kohno; Broido; Claffy Remote Physical Device Detection. Cs.washington.edu. Дата обращения: 28 января 2010. Архивировано 10 января 2010 года.
  13. ↑ About Panopticlick. eff.org. Дата обращения: 7 июля 2018. Архивировано 9 марта 2016 года.
  14. ↑ Eckersley, Peter How Unique Is Your Web Browser? eff.org. Electronic Frontier Foundation (17 мая 2010). Дата обращения: 13 апреля 2016. Архивировано 9 марта 2016 года.
  15. ↑ 1 2 Angwin J. Meet the Online Tracking Device That is Virtually Impossible to Block. ProPublica (21 июля 2014). Дата обращения: 30 января 2020. Архивировано 28 сентября 2025 года.
  16. ↑ 1 2 3 Acar G, Eubank C, Englehardt S, Juarez M, Narayanan A, Diaz C (ноябрь 2014). The Web Never Forgets: Persistent Tracking Mechanisms in the Wild. 2014 ACM SIGSAC Conference on Computer & Communications Security. Scottsdale AZ USA: Association for Computing Machinery. pp. 674—689. DOI:10.1145/2660267.2660347. ISBN 978-1-4503-2957-6. Проверьте дату в |date= (справка на английском)
  17. ↑ 1 2 Davis W. EFF Says Its Anti-Tracking Tool Blocks New Form Of Digital Fingerprinting. MediaPost (21 июля 2014). Дата обращения: 21 июля 2014. Архивировано 11 июня 2025 года.
  18. ↑ Knibbs K. What You Need to Know About the Sneakiest New Online Tracking Tool. Gizmodo (21 июля 2014). Дата обращения: 30 января 2020. Архивировано 22 июля 2014 года.
  19. ↑ meta: tor uplift: privacy.resistFingerprinting. GitHub. Дата обращения: 6 июля 2018. Архивировано 15 августа 2019 года.
  20. ↑ Firefox's protection against fingerprinting. Дата обращения: 6 июля 2018. Архивировано 14 ноября 2025 года.
  21. ↑ Firefox 42.0 release notes. Архивировано 13 ноября 2015 года.
  22. ↑ Apple introduces macOS Mojave. Дата обращения: 6 июля 2018. Архивировано 13 июня 2025 года.
  23. ↑ Firefox 69.0 release notes. Архивировано 3 сентября 2019 года.
  24. ↑ Laperdrix, Pierre; Bielova, Nataliia; Baudry, Benoit & Avoine, Gildas (2019), Browser Fingerprinting: A survey, arΧiv:1905.01051 [cs.CR]. 
  25. ↑ Vastel, Antoine; Laperdrix, Pierre; Rudametkin, Walter; Rouvoy, Romain (май 2018). “FP-STALKER: Tracking Browser Fingerprint Evolutions”. 2018 IEEE Symposium on Security and Privacy. Institute of Electrical and Electronics Engineers. DOI:10.1109/SP.2018.00008. HDL:20.500.12210/23865. Проверьте дату в |date= (справка на английском)
  26. ↑ Chatter on the Wire: A look at DHCP traffic. Дата обращения: 28 января 2010. Архивировано 11 августа 2014 года.
  27. ↑ Wireless Device Driver Fingerprinting. Дата обращения: 28 января 2010. Архивировано 12 мая 2009 года.
  28. ↑ Chatter on the Wire: A look at excessive network traffic and what it can mean to network security. Дата обращения: 28 января 2010. Архивировано 28 августа 2014 года.
  29. ↑ Alexander, Sjosten; Daniel, Hedin; Andrei, Sabelfeld EssentialFP: Exposing the Essence of Browser Fingerprinting. Дата обращения: 27 июля 2021. Архивировано 26 мая 2025 года.
  30. ↑ User-Agent (10 апреля 2023). Архивировано 24 декабря 2016 года.
  31. ↑ Aaron Andersen. History of the browser user-agent string. Архивировано 29 сентября 2025 года.
  32. ↑ 1 2 3 Unger T, Mulazzani M, Frühwirt D, Huber M, Schrittwieser S, Weippl E (сентябрь 2013). SHPF: Enhancing HTTP(S) Session Security with Browser Fingerprinting. 2013 International Conference on Availability, Reliability and Security. Regensburg Germany: IEEE. pp. 255—261. DOI:10.1109/ARES.2013.33. ISBN 978-0-7695-5008-4. Проверьте дату в |date= (справка на английском)
  33. ↑ 1 2 Takei N, Saito T, Takasu K, Yamada T (ноябрь 2015). Web Browser Fingerprinting Using Only Cascading Style Sheets. 10th International Conference on Broadband and Wireless Computing, Communication and Applications. Krakow Poland: IEEE. pp. 57—63. DOI:10.1109/BWCCA.2015.105. ISBN 978-1-4673-8315-8. Проверьте дату в |date= (справка на английском)
  34. ↑ 1 2 Upathilake R, Li Y, Matrawy A (июль 2015). A classification of web browser fingerprinting techniques. 7th International Conference on New Technologies, Mobility and Security. Paris France: IEEE. DOI:10.1109/NTMS.2015.7266460. ISBN 978-1-4799-8784-9. Проверьте дату в |date= (справка на английском)
  35. ↑ Starov O, Nikiforakis N (май 2017). XHOUND: Quantifying the Fingerprintability of Browser Extensions. 2017 IEEE Symposium on Security and Privacy. San Jose CA USA: IEEE. pp. 941—956. DOI:10.1109/SP.2017.18. ISBN 978-1-5090-5533-3. Проверьте дату в |date= (справка на английском)
  36. ↑ Sanchez-Rola I, Santos I, Balzarotti D (август 2017). Extension Breakdown: Security Analysis of Browsers Extension Resources Control Policies. 26th USENIX Security Symposium. Vancouver BC Canada: USENIX Association. pp. 679—694. ISBN 978-1-931971-40-9. Дата обращения 2020-01-21. Проверьте дату в |date= (справка на английском)
  37. ↑ 1 2 Kaur N, Azam S, KannoorpattiK, Yeo KC, Shanmugam B (январь 2017). Browser Fingerprinting as user tracking technology. 11th International Conference on Intelligent Systems and Control. Coimbatore India: IEEE. DOI:10.1109/ISCO.2017.7855963. ISBN 978-1-5090-2717-0. Проверьте дату в |date= (справка на английском)
  38. ↑ Fiore U, Castiglione A, De Santis A, Palmieri F (сентябрь 2014). Countering Browser Fingerprinting Techniques: Constructing a Fake Profile with Google Chrome. 17th International Conference on Network-Based Information Systems. Salerno Italy: IEEE. DOI:10.1109/NBiS.2014.102. ISBN 978-1-4799-4224-4. Проверьте дату в |date= (справка на английском)
  39. ↑ 1 2 3 4 5 6 Not All Browsers are Created Equal: Comparing Web Browser Fingerprintability // Advances in Information and Computer Security. — Springer International Publishing, 2017. — P. 105–120. — ISBN 978-3-319-64200-0.
  40. ↑ Olejnik L, Castelluccia C, Janc A (июль 2012). Why Johnny Can't Browse in Peace: On the Uniqueness of Web Browsing History Patterns. 5th Workshop on Hot Topics in Privacy Enhancing Technologies. Vigo Spain: INRIA. Дата обращения 2020-01-21. Проверьте дату в |date= (справка на английском)
  41. ↑ Privacy and the :visited selector - CSS: Cascading Style Sheets MDN (21 февраля 2023). Архивировано 24 августа 2013 года.
  42. ↑ Fingerprinting Web Users Through Font Metrics // Financial Cryptography and Data Security. — Springer Berlin Heidelberg, 2015. — Vol. 8975. — P. 107–124. — ISBN 978-3-662-47854-7. — doi:10.1007/978-3-662-47854-7_7.
  43. ↑ Obaidat, Muath (2020). “Canvas Deceiver — A New Defense Mechanism Against Canvas Fingerprinting”. Journal of Systemics, Cybernetics and Informatics. 18 (6): 66—74.
  44. ↑ Saito T, Yasuda K, Ishikawa T, Hosoi R, Takahashi K, Chen Y, Zalasiński M (июль 2016). Estimating CPU Features by Browser Fingerprinting. 10th International Conference on Innovative Mobile and Internet Services in Ubiquitous Computing. Fukuoka Japan: IEEE. pp. 587—592. DOI:10.1109/IMIS.2016.108. ISBN 978-1-5090-0984-8. Проверьте дату в |date= (справка на английском)
  45. ↑ Olejnik L, Acar G, Castelluccia C, Diaz C (2016). “The Leaking Battery”. In Garcia-Alfaro J, Navarro-Arribas G, Aldini A, Martinelli F, Suri N. Data Privacy Management, and Security Assurance. DPM 2015, QASA 2015. Lecture Notes in Computer Science. 9481. Springer, Cham. DOI:10.1007/978-3-319-29883-2_18. ISBN 978-3-319-29883-2.
  46. ↑ Englehardt S, Arvind N (октябрь 2016). Online Tracking: A 1-million-site Measurement and Analysis. 2014 ACM SIGSAC Conference on Computer & Communications Security. Vienna Austria: Association for Computing Machinery. pp. 1388—1401. DOI:10.1145/2976749.2978313. ISBN 978-1-4503-4139-4. Проверьте дату в |date= (справка на английском)
  47. ↑ Cimpanu, Catalin Firefox to add Tor Browser anti-fingerprinting technique called letter-boxing. ZDNet (6 марта 2019). Дата обращения: 10 июня 2022. Архивировано 25 июля 2025 года.
  48. ↑ Yen TF, Xie Y, Yu F, Yu R, Abadi M (февраль 2012). Host Fingerprinting and Tracking on the Web: Privacy and Security Implications (PDF). The 19th Annual Network and Distributed System Security Symposium. San Diego CA USA: Internet Society. Дата обращения 2020-01-21. Проверьте дату в |date= (справка на английском)
  49. ↑ What's Brave Done For My Privacy Lately? Episode #3: Fingerprint Randomization (6 марта 2020). Архивировано 4 декабря 2020 года.
  50. ↑ Merzdovnik G, Huber M, Buhov D, Nikiforakis N, Neuner S, Schmiedecker M, Weippl E (апрель 2017). Block Me If You Can: A Large-Scale Study of Tracker-Blocking Tools (PDF). 2017 IEEE European Symposium on Security and Privacy. Paris France: IEEE. pp. 319—333. DOI:10.1109/EuroSP.2017.26. ISBN 978-1-5090-5762-7. Проверьте дату в |date= (справка на английском)
  51. ↑ Kirk J. 'Canvas fingerprinting' online tracking is sneaky but easy to halt. PC World (25 июля 2014). Дата обращения: 9 августа 2014. Архивировано 28 июля 2014 года.
  52. ↑ Smith, Chris Adblock Plus: We can stop canvas fingerprinting, the 'unstoppable' new browser tracking technique. BGR. PMC. Архивировано 28 июля 2014 года.
  53. ↑ Newman, Drew (2007). “The Limitations of Fingerprint Identifications”. Criminal Justice. 1 (36): 36—41.

Литература

Ссылки

Категории