Browser-Fingerprinting: Neue Methoden gegen cookieloses Tracking

Mit Fingerprinting lassen sich Nutzer ohne Cookies verfolgen. Forscher entwickelten ein Verfahren, um das heimliche Tracking besser zu erkennen.

Artikel veröffentlicht am , Anna Biselli
Nicht nur Cookies können Nutzer verraten, auch der Browser hinterlässt Spuren.
Nicht nur Cookies können Nutzer verraten, auch der Browser hinterlässt Spuren. (Bild: MichaelGaida/pixabay.com)

Viele kleine Informationsschnipsel, die Browser übertragen oder die sich von Browsern abfragen lassen, bilden eine Art Fingerabdruck. Bildschirmauflösung, Systemeigenschaften, die Art, wie ein Emoji gezeichnet und dargestellt wird, machen diesen Fingerabdruck mitunter so einzigartig, dass User damit ganz ohne Cookies getrackt werden können.

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Ein Forscherteam hat ein Machine-Learning-Toolkit entwickelt, das dieses sogenannte Fingerprinting erkennt. FP-Inspector soll dabei helfen, durch die Kombination statischer und dynamischer Analysen bisher unbekannte Fingerprinting-Methoden zu erkennen. Bisherige Browsererweiterungen können meist nur bereits bekannte Fingerprinting-Skripte blockieren und haben Probleme, wenn neuartige Methoden zum Tracken der User genutzt werden. FP-Inspector schafft es nach Angaben der Autoren, 26 Prozent mehr Fingerprinting-Skripte zu entdecken als andere aktuelle Methoden.

Fingerprinting bei einem Viertel der 10.000 beliebtesten Seiten

Mit ihrem "FP-Inspector" untersuchten sie beliebte Websites und stellten fest, dass bei fast einem Viertel der Top-Zehntausend-Seiten im Alexa-Ranking Fingerprinting-Methoden eingesetzt werden. Demnach geschieht das am häufigsten bei News- und Shopping-Seiten. Bei untersuchten E-Mail-Anbietern oder Bildungsangeboten war das Verfahren seltener aufzufinden.

Ein Erklärungsansatz ist nach Darstellung der Wissenschaftler, dass "Fingerprinting bei Seiten, die sich durch Werbung finanzieren, weiter verbreitet ist". Bei News-Seiten könnte die Methode aber auch dazu eingesetzt werden, um Paywalls durchzusetzen. Denn Fingerprinting dient nicht immer nur dem Tracking einer Einzelperson, es kann auch zur Erkennung von Bots oder Betrugsversuchen genutzt werden.

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In ihrem Paper kündigen die Autoren an, ihre Ergebnisse Anti-Tracking-Projekten wie Disconnet oder EasyPrivacy zur Verfügung zu stellen. Weitere Ergebnisse und Code sind auf Github einsehbar.

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