Tu tarjeta gráfica rastrea tus movimientos en la web

Los investigadores informáticos han descubierto una nueva forma experimental de rastrearte a través de Internet utilizando información seleccionada de la unidad de procesamiento de gráficos de tu ordenador o teléfono.

En un artículo reciente, los investigadores, que provienen de universidades de Israel, Australia y Francia, dieron a conocer una estrategia única de “huella digital” del dispositivo que utiliza las propiedades de la pila de GPU de cada usuario para crear perfiles distintos y rastreables.

Para aquellos que no lo saben, la toma de huellas dactilares es una forma de seguimiento web: la práctica omnipresente mediante la cual las empresas y terceros monitorean a los consumidores en un esfuerzo por mitigar el fraude, mejorar la “experiencia del cliente” y, oh sí, venderte cosas.

Históricamente hablando, la mayoría de las empresas han utilizado cookies, que son pequeños archivos de texto de identificación almacenados en tu navegador. Pero las cookies han atravesado tiempos difíciles últimamente, ya que las regulaciones de privacidad recientes, como la CCPA de  California o el RGPD de Europa, las han obligado a ser consensuadas en lugar de obligatorias.

Como resultado, las empresas han buscado métodos de seguimiento alternativos, incluida la toma de huellas dactilares del navegador y dispositivo, que utiliza datos recopilados del navegador, teléfono o PC de un usuario, como configuraciones del navegador o especificaciones del dispositivo, para crear una huella rastreable.

Sin embargo, la toma de huellas dactilares tiene un inconveniente funcional, que es que no funciona por mucho tiempo. “Las huellas dactilares del navegador evolucionan con el tiempo y, en última instancia, estas evoluciones hacen que una huella dactilar se confunda con las de otros dispositivos que comparten hardware y software similares”, escriben los investigadores.

Sin embargo, la nueva técnica de identificación de GPU de los investigadores ha superado en gran medida esta limitación. Según el estudio, el sistema de seguimiento permitió a los investigadores crear “un aumento de hasta un 67 % en la duración media del seguimiento”, lo que significa que permitió un seguimiento más consistente durante períodos de tiempo más prolongados que los métodos tradicionales como las cookies.

Los detalles de cómo funciona todo esto son un poco complicados pero, básicamente, la estrategia consiste en recopilar información sobre cuánto tiempo le toma a la GPU de un dispositivo resolver ciertos elementos visuales usando WebGL, una API de representación de gráficos que está presente en todos los navegadores web modernos. Los investigadores dicen que existen ligeras diferencias de fabricación entre GPU idénticas, que se pueden observar observando cómo interactúa con WebGL. Los investigadores finalmente introducen esta información de la GPU y otros datos del dispositivo en un algoritmo, que luego les permite crear una “firma de dispositivo confiable y sólida”, que dicen que puede usarse para rastrear al usuario del dispositivo en la web.

Los investigadores probaron su sistema de seguimiento en 2550 dispositivos con 1605 configuraciones de CPU distintas y descubrieron que podía producir de forma fiable los espeluznantes resultados que buscaban. “Nuestra técnica funciona bien tanto en PC como en dispositivos móviles, tiene un tiempo de ejecución práctico fuera de línea y online, y no requiere acceso a sensores adicionales como el micrófono, la cámara o el giroscopio”, escriben los investigadores.

Los investigadores divulgaron sus hallazgos a varias empresas relevantes en 2020, incluidas Google, Brave y Mozilla, y continuaron manteniéndolos informados sobre su investigación. De manera similar, los investigadores informan que el grupo Khronos, el consorcio de software que es “responsable de la especificación WebGL”, respondió a sus hallazgos estableciendo un “grupo de estudio técnico para discutir la divulgación con los proveedores de navegadores y otras partes interesadas”.