GPU

1. Что такое GPU в технологии браузерного фингерпринтинга

GPU (Графический процессор) в контексте фингерпринтинга — это уникальные характеристики графического оборудования, которые сайты могут извлекать через API, такие как WebGL и WebGPU.

Современные браузеры раскрывают подробную информацию о GPU пользователя через:

• Контексты рендеринга webgl и webgl2
• GPUCanvasContext (в реализациях WebGPU)
• Встроенные строки информации о GPU, например:
  • Производитель: Intel, NVIDIA, AMD
  • Рендерер: Intel(R) HD Graphics 630, ANGLE (NVIDIA GeForce RTX 3080 Direct3D 11 vs_5_0 ps_5_0)
  • Версия драйвера

Эти значения можно собирать и сравнивать между сессиями, чтобы определить, связаны ли браузерные среды, что делает GPU критически важным фактором в обнаружении мультиаккаунтов и системах оценки отпечатков браузера.

Некоторые сервисы также выявляют подмену через несоответствия между строкой GPU и памятью устройства, системной информацией и поведением рендеринга.

2. Как платформы обнаруживают отпечатки GPU

Большинство антифрод-систем и платформ для предотвращения ассоциации аккаунтов собирают отпечатки GPU с помощью:

1. WebGLRenderingContext.getParameter(): Вызывается для получения информации о GPU в реальном времени, включая поля VENDOR и RENDERER.
2. Потеря и восстановление контекста WebGL: Мониторинг того, как браузер обрабатывает потерю/восстановление контекста, помогает определить, реальный ли GPU или эмулированный.
3. Компиляция шейдеров и временные метки производительности: Некоторые движки определяют тип GPU по времени компиляции шейдеров или наличию функций для высокопроизводительных карт.
4. Определение возможностей драйвера GPU: Инструменты вызывают методы, такие как device.getSupportedExtensions() в WebGL или WebGPU, для анализа возможностей оборудования.
5. Согласованность рисования Canvas с GPU: Производительность рендеринга Canvas сверяется с заявленными возможностями GPU для обнаружения подмены.

Крупные платформы, такие как видеосервисы, многопользовательские игры или корпоративные SaaS-инструменты, часто комбинируют эти данные с другими метриками браузера для выявления общих или клонированных пользователей.

3. Как FlashID генерирует и маскирует отпечатки GPU

FlashID изменяет работу API рендеринга браузера, связанных с GPU, чтобы подменить и замаскировать реальное оборудование, предоставляя полностью настраиваемый и изолированный GPU-идентификатор для каждого экземпляра браузера.

FlashID поддерживает:

1. Подмену производителя и рендерера: Изменяет значения gl.getParameter(gl.VENDOR) и gl.getParameter(gl.RENDERER), чтобы отображать любого производителя (Intel, NVIDIA, Apple) и рендерер (OpenGL, ANGLE).
2. Маскировку контекстов WebGL и WebGPU: FlashID перехватывает WebGLRenderingContext, WebGL2RenderingContext и GPUDevice, возвращая контролируемые значения для предотвращения ассоциации устройств.
3. Исправление поведения шейдеров: Устраняет аномалии в работе шейдеров или рендеринге, чтобы они соответствовали ожидаемому поведению для заявленного GPU.
4. Независимые профили GPU: Каждый экземпляр браузера FlashID имеет уникальный отпечаток GPU, даже если запущен с одного физического устройства.
5. Маскировку текстур и сглаживания: Симулирует ожидаемые размеры текстур 2D/3D, тональное отображение и расчет сглаживания в соответствии с подмененными характеристиками GPU.
6. Контроль согласованности GPU и системных характеристик: FlashID гарантирует, что подмененный GPU не противоречит другим метрикам устройства, включая количество ядер CPU, память и возможности рендеринга.

Будь то симуляция мобильного GPU для TikTok или интегрированной карты Intel для LinkedIn, инструменты маскировки GPU в FlashID позволяют создавать правдоподобные профили браузеров, которые защищают от ассоциации за счет структурированной дезинформации.

Рекомендуемое Чтение