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Des chercheurs présentent une méthode de suivi par GPU qui pourrait avoir un impact sur la vie privée en ligne

Les sites WebGL sont sujets à des exploits de confidentialité basés sur le GPU. (Image Source : BetaNews)
Les sites WebGL sont sujets à des exploits de confidentialité basés sur le GPU. (Image Source : BetaNews)
La prise d'empreinte GPU est facilitée par les sites Web qui s'appuient sur l'API de rendu WebGL 2.0. Cette technique est actuellement 67 % plus rapide que toutes les autres méthodes de suivi, mais pourrait devenir encore plus rapide avec les nouvelles versions de l'API. Le développeur de WebGL, Khronos, cherche à atténuer ce type de vulnérabilité avec une future mise à jour, tandis que les développeurs de navigateurs web peuvent désactiver l'API par défaut.

Les systèmes de surveillance de masse sont généralement désapprouvés dans notre société, mais lorsqu'il s'agit de combiner ces systèmes avec l'internet lui-même, les limites peuvent être quelque peu floues et la moralité est au mieux discutable. En naviguant sur Internet, les utilisateurs peuvent accepter d'être suivis par des cookies ou des agents utilisateurs de navigateur. Néanmoins, il existe des techniques indirectes impliquant le suivi de l'adresse IP du réseau, les systèmes de captcha ou le suivi de la souris souris détection du mouvement de la souris, afin de prévenir les attaques de réseaux de robots. Les propriétaires de sites web sont généralement tenus d'obtenir le consentement des utilisateurs pour ces techniques, qui sont ensuite utilisées pour améliorer le ciblage des publicités. Le problème se pose lorsque des tiers malveillants peuvent être impliqués dans le processus de suivi et se livrer essentiellement à des activités de surveillance furtive. Des scientifiques ont récemment fait remarquer que les GPUpeuvent également être utilisés pour suivre les utilisateurs, ce qui pourrait conduire à des violations de la vie privée à l'avenir.

Un nouvel article démontre comment les GPU sont dotés de leurs propres "empreintes digitales" 2 500 dispositifs ont été testés dans le cadre d'expériences à grande échelle et montrent que les GPU augmentent la vitesse d'identification jusqu'à 67 % par rapport aux autres méthodes connues. Le repérage est facilité par l'API WebGL 2.0 qui a besoin d'environ 8 secondes pour prendre l'empreinte d'un GPU, car elle effectue des calculs spécifiques forcés par des vecteurs. Toutefois, des versions plus récentes de l'API pourraient réduire davantage le temps d'identification à 150 ms et améliorer la précision à 98 %. WebGL 2.0 est censé être remplacé par une nouvelle API appelée WebGPU, mais celle-ci n'est pas entièrement prise en charge par les navigateurs actuels. Malheureusement, de nombreux sites populaires, dont Google Maps et IKEA utilisent toujours WebGL 2.0.

Les chercheurs révèlent également que l'identification du GPU n'est pas entravée par les modifications apportées à un système, de sorte que le changement de périphérique de stockage ou de CPU n'empêcherait pas le processus de suivi. La bonne nouvelle est que peu de sites utilisent WebGL pour le moment (seulement 1 % des 10 000 premiers sites classés par Alexa). En outre, les développeurs de navigateurs peuvent désactiver la fonctionnalité par défaut, ou bien autoriser les techniques d'exécution parallèle. Développeur WebGL Khronos cherche également à limiter ce type d'exploit en mettant à jour le code.

 

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(Source d'image : DRAWNAPART)
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Bogdan Solca, 2022-02- 2 (Update: 2022-02- 2)