Um Método de Web Fingerprinting baseado em Atributos de Hardware

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Queiroz, Jordan de Sá
Data de Publicação: 2018
Outros Autores: http://lattes.cnpq.br/1122361780702453
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM
Texto Completo: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6379
Resumo: 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.
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spelling Um Método de Web Fingerprinting baseado em Atributos de HardwareWeb fingerprintingHTML5 CanvasWeb Audio APICIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃOWeb 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 SuperiorUniversidade Federal do AmazonasInstituto de ComputaçãoBrasilUFAMPrograma de Pós-graduação em InformáticaFeitosa, Eduardo Luzeirohttp://lattes.cnpq.br/5939944067207881Moura, Edleno Silva deAschoff, Rafael RoqueQueiroz, Jordan de Sáhttp://lattes.cnpq.br/11223617807024532018-05-11T15:41:40Z2018-04-02info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfQUEIROZ, 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/6379porhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAMinstname:Universidade Federal do Amazonas (UFAM)instacron:UFAM2018-05-12T05:03:38Zoai:https://tede.ufam.edu.br/handle/:tede/6379Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://200.129.163.131:8080/PUBhttp://200.129.163.131:8080/oai/requestddbc@ufam.edu.br||ddbc@ufam.edu.bropendoar:65922018-05-12T05:03:38Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM - Universidade Federal do Amazonas (UFAM)false
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