Обнаружение холста против обнаружения WebGL: в чем разница? (Четко Объясняется)

Для многих людей первое знакомство с браузерной идентификацией (browser fingerprinting) обычно начинается с «попадания под риск-контроль» или «привязки аккаунтов». Два самых часто встречающихся термина — это Canvas detection и WebGL detection.

Почему при одинаковых механизмах браузерной идентификации одни платформы уделяют больше внимания Canvas, а другие сосредотачиваются именно на WebGL?

Далее мы подробно разберём, что именно обнаруживают эти два метода и в чём заключаются их принципиальные различия.

1. Для начала разберёмся: что такое браузерная идентификация?

Браузерная идентификация — это процесс, при котором платформа собирает различные «программные и аппаратные характеристики» вашего браузера и устройства, формируя относительно уникальный идентификатор.

Среди них Canvas detection и WebGL detection благодаря высокой стабильности и сложности подмены стали ключевыми элементами проверки на большинстве популярных платформ.

2. Что такое Canvas detection и что он определяет?

1. Принцип работы Canvas detection

Canvas detection по сути использует HTML5 Canvas API, заставляя браузер отрисовать изображение или текст, а затем считывает итоговые пиксельные данные.

Хотя код выглядит одинаково, на разных устройствах, операционных системах, видеокартах и в разных шрифтовых средах результат изображения будет иметь незначительные отличия.

2. Особенности Canvas detection

Ключевые моменты:

•  Незаметен для пользователя

•  Относительно высокая стабильность отпечатка

•  Лёгкость межсайтового отслеживания

•  Ручное вмешательство легко приводит к «аномальным значениям»

По этим причинам Canvas detection стал стандартной частью браузерной идентификации на многих платформах.

3. Что такое WebGL detection и почему он «жёстче»?

1. Ключевая логика WebGL detection

WebGL detection в основном получает информацию, связанную с GPU, драйверами видеокарты и возможностями рендеринга, через интерфейс WebGL.

В том числе, но не ограничиваясь:

•  Модель видеокарты

•  Информация о рендерере

•  Точность шейдеров

•  Поддержка расширений

Поскольку эти данные почти напрямую привязаны к аппаратному обеспечению, уникальность WebGL-отпечатка обычно значительно выше.

2. Особенности WebGL detection

Одним предложением: он работает на более низком уровне, чем Canvas, и его значительно сложнее подделать.

А именно:

•  Аппаратные характеристики с чрезвычайно высокой стабильностью

•  Высокая повторная применимость между браузерами и сценариями

•  Огромная ценность для антифрод-систем

•  Высокая стоимость изменения и лёгкость выявления аномалий

Именно поэтому многие системы риск-контроля присваивают WebGL detection высокий вес.

4. Ключевые различия между Canvas detection и WebGL detection

Рассмотрим наглядную таблицу сравнения:

Проще говоря: Canvas detection ориентирован на «программный уровень», а WebGL detection — на «аппаратный уровень». В сочетании они способны эффективно зафиксировать большинство обычных браузерных сред.

5. Практическое применение Canvas detection и WebGL detection

В реальных антифрод- и риск-контрольных системах почти никогда не оценивается только один показатель. Вместо этого используются:

•  Canvas-отпечатки

•  WebGL-отпечатки

•  Другие параметры браузерной идентификации

для комплексного сравнения и анализа связей.

Если ваши Canvas- и WebGL-отпечатки сильно совпадают между несколькими аккаунтами или средами, привязка — лишь вопрос времени.

6. Как определить, «безопасен» ли ваш браузерный отпечаток?

Инструмент проверки отпечатков ToDetect может напрямую проанализировать текущий браузер на предмет:

•  Состояния Canvas-отпечатка

•  Наличия аномалий в WebGL-отпечатке

•  Наличия параметров высокого риска

Для тех, кто занимается изоляцией аккаунтов и тестированием на привязку, предварительная проверка с помощью таких инструментов помогает избежать множества проблем.

В заключение

В конечном итоге Canvas detection и WebGL detection — это не противоположные, а взаимодополняющие механизмы.

Если сосредоточиться только на одном из них, легко упустить реальные риски; а если оба отпечатка совпадают, полностью избежать привязки становится крайне сложно — независимо от предпринимаемых действий.

Перед началом работы рекомендуется воспользоваться инструментом проверки отпечатков ToDetect, чтобы чётко понять реальное состояние вашего отпечатка, и лишь затем принимать дальнейшие решения — это часто значительно повышает эффективность.