Dissertação

Um Método de Web Fingerprinting baseado em Atributos de Hardware

Web Fingerprinting é o processo no qual um usuário é, com alta probabilidade, identificado de forma única a partir das características extraídas de seu dispositivo, gerando uma chave identificadora (fingerprint). Para um método que gere um fingerprint ser eficaz é necessário obter respostas estáv...

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Autor principal: Queiroz, Jordan de Sá
Outros Autores: http://lattes.cnpq.br/1122361780702453
Grau: Dissertação
Idioma: por
Publicado em: Universidade Federal do Amazonas 2018
Assuntos:
Web fingerprinting
HTML5 Canvas
Web Audio API
CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
Acesso em linha: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6379
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spelling oai:https:--tede.ufam.edu.br-handle-:tede-63792018-05-12T05:03:38Z Um Método de Web Fingerprinting baseado em Atributos de Hardware Queiroz, Jordan de Sá Feitosa, Eduardo Luzeiro http://lattes.cnpq.br/1122361780702453 http://lattes.cnpq.br/5939944067207881 Moura, Edleno Silva de Aschoff, Rafael Roque Web fingerprinting HTML5 Canvas Web Audio API CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO Web Fingerprinting é o processo no qual um usuário é, com alta probabilidade, identificado de forma única a partir das características extraídas de seu dispositivo, gerando uma chave identificadora (fingerprint). Para um método que gere um fingerprint ser eficaz é necessário obter respostas estáveis, o que implica em empregar atributos discriminatórios com baixa volatilidade. Em outras palavras, atributos capazes de fornecer as mesmas características sobre os dispositivos ao longo do tempo. Há uma diversidade de técnicas propostas na literatura, mas nem todas são capazes de gerar um fingerprint estável. Nesta dissertação é proposto, projetado e avaliado um método de Web Fingerprinting que busca utilizar características relacionadas ao hardware dos dispositivos. Uma das formas de alcançar esse objetivo é empregar HTML5 Canvas e Web Audio API, tecnologias promissoras por serem capaz de fornecer características relacionadas ao hardware do dispositivo, o que reduz a mutabilidade do fingerprint extraído e aumenta o número de dispositivos-alvo em que o método pode ser aplicado. Como resultado, constatou-se que o emprego do HTML5 Canvas e da Web Audio API, em conjunto como outros atributos cujas características são relativas ao hardware do dispositivo, permite identificar, de forma única, com 90,34% de precisão, diversos usuários. Além disso, percebeu-se que agrupamento de atributos mais fracos com os mais discriminatórios permite extrair mais características do que utilizar atributos discriminatórios de forma isolada. Web fingerprinting is the process in which a user is, with high likelihood, uniquely identified by the extracted features from his/her device, generating a fingerprint. In order to be effective, the method must generate a stable fingerprint, and therefore it is necessary to employ discriminatory attributes with low volatility, capable of providing the same characteristics over the time. There are a variety of proposed techniques, but not all of them are capable of generating a stable fingerprint. In this work it is proposed, designed and evaluated a Web Fingerprinting method that aims to employ features that provide characteristics related to the devices’ hardware. One of the ways to achieve this objective is through the use of technologies such as HTML5 and the Web Audio API. Theses are promising technologies for Web Fingerprinting methods because they provide features related to the devices’ hardware, which reduces the extracted fingerprint’s mutability and increases the number of target devices in which the method can be executed, since HTML5 is adopted by default in the most popular web browsers. As results, it was found that the HTML5 Canvas and the Web Audio API, when employed with other attributes related to the hardware characteristics of the device, converges to a web Fingerprinting method capable of uniquely identify several users (with 90,34% of accuracy). In addition, it was found that grouping weaker attributes with more relevant ones allows the Web Fingerprinting method to extract more characteristics than to use just relevant attributes. CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior 2018-05-11T15:41:40Z 2018-04-02 Dissertação QUEIROZ, Jordan de Sá. Um Método de Web Fingerprinting baseado em Atributos de Hardware. 2018. 85 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus, 2018. https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6379 por Acesso Aberto http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ application/pdf Universidade Federal do Amazonas Instituto de Computação Brasil UFAM Programa de Pós-graduação em Informática
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