基于双向循环神经网络的安卓浏览器指纹识别方法 - 刘奇旭, 刘心宇, 罗成, 王君楠, 陈浪平, 刘嘉熹.pdf
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计 算 机 研 究 与 发 展
DOI
:
１０．７５４４∕issn１０００Ｇ１２３９．２０２０．２０２００４５９
JournalofCom
p
uterResearchandDevelo
p
ment ５７
(
１１
):
２２９４ ２３１１
,
２０２０
收稿日期
:
２０２０
－
０６
－
１１
;
修回日期
:
２０２０
－
０７
－
２４
基金项 目
:
中 国 科 学 院 青 年 创 新 促 进 会
(
２０１９１６３
);
国 家 自 然 科 学 基 金 项 目
(
６１９０２３９６
);
中 国 科 学 院 战 略 性 先 导 科 技 专 项 项 目
(
XDC０２０４０１００
);
中国科学院网络测评技术重点实验室和网络安全防护技术北京市重点实验室项目
Thisworkwassu
pp
ortedb
y
the YouthInnovation Promotion AssociationofChinese Academ
y
ofSciences
(
２０１９１６３
),
the
NationalNaturalScienceFoundationofChina
(
６１９０２３９６
),
theStrate
g
icPriorit
y
Research Pro
g
ram ofChinese Academ
y
of
Sciences
(
XDC０２０４０１００
),
andthePro
j
ectoftheKe
y
Laborator
y
ofNetwork AssessmentTechnolo
gy
atChineseAcadem
y
of
SciencesandBei
j
in
g
Ke
y
Laborator
y
ofNetworkSecurit
y
andProtectionTechnolo
gy
．
通信作者
:
刘心宇
(
liuxin
y
u＠iie．ac．cn
)
基于双向循环神经网络的安卓浏览器指纹识别方法
刘 奇 旭
１
,
２
刘 心 宇
１
,
２
罗
成
３
王 君 楠
１
,
２
陈 浪 平
１
,
２
刘 嘉 熹
１
,
２
１
(
中国科学院信息工程 研究所
北京
１０００９３
)
２
(
中国科学院大学网络 空间安全学院
北京
１０００４９
)
３
(
中国信息通信研究院
北京
１００１９１
)
(
liu
q
ixu＠iie．ac．cn
)
AndroidBrowserFin
g
er
p
rintin
g
Identification MethodBasedonBidirectional
RecurrentNeuralNetwork
LiuQixu
１
,
２
,
LiuXin
y
u
１
,
２
,
LuoChen
g
３
,
Wan
g
Junnan
１
,
２
,
ChenLan
gp
in
g
１
,
２
,
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１
,
２
１
(
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In
f
ormationEn
g
ineerin
g
,
ChineseAcadem
y
o
f
Sciences
,
Bei
j
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g
１０００９３
)
２
(
Schoolo
f
C
y
berSecurit
y
,
Universit
y
o
f
ChineseAcadem
y
o
f
Sciences
,
Bei
j
in
g
１０００４９
)
３
(
ChinaAcadem
y
o
f
In
f
ormationandCommunicationsTechnolo
gy
,
Bei
j
in
g
１００１９１
)
Abstract Browserfin
g
er
p
rintin
g
isauseridentificationmethodwhichhas
g
raduall
y
maturedsinceits
conce
p
twas
p
ro
p
osedin２０１０andiswidel
y
usedinalotof
p
o
p
ularbusinesswebsitestoserveads
accuratel
y
．However
,
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g
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p
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p
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chan
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g
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g
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rade
,
browser
u
p
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p
erin
g
causedb
y
fin
g
er
p
rintblocker．Onthebasisofresearchontheattributesof
browserfin
g
er
p
rint
,
a
g
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g
er
p
rintsfromthevolunteerswhousedAndroiddevicesare
collected and su
p
ervised learnin
g
framework RNNBF for useridentification is
p
ro
p
osed．The
robustnessofRNNBFisreflectedinthedataandthe modelres
p
ectivel
y
．Inthedataas
p
ect
,
the
fin
g
er
p
rintＧbaseddataenhancementtechnolo
gy
isusedto
g
eneratetheenhanceddataset．Inthemodel
as
p
ect
,
theattention mechanismisusedtomakeourmodelfocusmoreontheinvariantfin
g
er
p
rint
features．Intermsofmodelevaluation
,
theRNNBF modeliscom
p
aredwiththesin
g
leＧla
y
erLSTM
modeland therandom forest model．When
F
１
ＧScore
is used asthe evaluation standard
,
the
reco
g
nitioneffectoftheRNNBF modelisbetterthanthelattertwo
,
which
p
rovestheexcellent
p
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y
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y
linkin
g
fin
g
er
p
rints．
Ke
y
words browserfin
g
er
p
rintin
g
;
Android
;
dataau
g
mentation
;
recurrentneuralnetwork
;
p
ro
g
ressive
WebA
pp
s
摘
要
２０１０
年浏览器指纹的概念被 提出用 于识 别 用户 身份
,
目前 这 项技 术已趋 于成 熟 并 被广 泛 应用
在一些流行的商业网站进行广告投放
．
然而 传 统的 指纹技 术在 追 踪用 户方面 问题 颇 多
,
无论 系 统升 级
、
浏览器更新还是篡改程序伪造导致的指纹特征值改变
,
都会使浏览器指纹发 生 变化
．
在对浏览器指纹属
性进行研究的 基 础 上
,
采 集 了 安 卓 用 户 的 浏 览 器 指 纹
,
提 出 了 一 种 用 于 身 份 识 别 的 监 督 学 习 框 架
RNNBF．RNNBF
的鲁棒性分别体现在数据和模型方面
,
在数据方面构建基于指纹的数据增强技术生成
增强数据集
,
在 模 型 方 面 采 用 注 意 力 机 制 令 模 型 专 注 于 具 有 不 变 性 的 指 纹 特 征
．
在 模 型 评 估 方 面
,
RNNBF
模 型 与 单 层
LSTM
模 型 和 随 机 森 林 模 型 分 别 进 行 比 较
,
当 以
F
１
ＧScore
作 为 评 估 标 准 时
,
RNNBF
模型的识别效果优于后两者
,
证明了
RNNBF
模型在动态链接指纹上具有卓越的性能
．
关键词
浏览器指纹
;
安卓
;
数据增强
;
循环神经网络
;
渐进式
Web
应用
中图法 分类号
TP３９３
随着浏览 器 的 发 展
,
由
HTML５
,
CSS３
,
ES６
等
技术的诞生导致的 一 些 安全 问 题逐 渐 显现 出 来
,
注
册舞弊审 查 师 协 会
(
AssociationofCertifiedFraud
Examiner
,
ACFE
)
的 一 项 调 查 显 示
,
在 安 全 领 域
,
欺诈行为每年会在全球范围内造成上万亿美元的损
失
[
１
]
,
而虚拟网络 上 用 户 身 份的 隐 蔽性 则 是欺 诈 者
立足的根本
,
这使得 身 份 识 别 技术 成 为安 全 领域 的
重要研究对象
．
许多安 卓 设备 的隐私 保护 策 略并 不完善
,
导致
用户信息泄露以及被跟踪
．
另外
,
随着市场上智能 手
机数量 的 急 剧 增 加
,
安 卓 平 台 有 望 成 为 市 场 领 导
者
[
２
]
．
因此
,
基于安卓设备进行 用 户跟 踪研究具 有一
定的价值
．
现有的跟踪机制通常基于标签或指纹
[
３
]
．
典型的标签方 法 是
Cookie
,
它是 存 储 在 用户 本
地终端上的数据
．Cookie
机制 由
W３C
组织 提 出
,
是
由服务器端发送至客户端浏览器并保存在客户端本
地的一小段文本信 息
,
作为 服 务 器 端 识 别用 户 身份
状态的依据
．Cookie
机制 具 有 极 高 的 扩展 性 与 可 用
性
,
但是在数量和 长 度 上 受 到 限制
,
一旦 被 拦 截
,
就
会泄露用 户 信 息
．
另 外
,
Cookie
是 一 种 有 状 态 的 标
识
,
通过浏 览 器的 隐 私 模 式 访 问 网 站 时
,
Cookie
在
访问结束后会被擦除
[
４
]
．
浏览器指纹技术是
２０１０
年由
Eckersle
y
[
５
]
提出
的概念
,
指当用户使用浏览器访问服务器时
,
服务器
获取浏览器特征 标 识
、
canvas
特征 值 以 及 部 分 硬件
信息和系统信息并通过特定的指纹生成算法从而为
该用 户 使 用 的浏 览 器生 成 唯一 的 字符 串 标 识
[
６
]
．
其
中
,
浏览器 特 征标 识 是 指 用 户 代 理
、
HTTP
头 部 信
息
、
用户使用语言
、
浏览器中的插件等可用于区分用
户浏览器的属 性
．
而
canvas
特 征 值 是 利 用
HTML５
技术 中 的
CanvasRenderin
g
Context２D
接 口 提 供 的
方法绘制呈现上下 文 的 不同 字 体
、
表情 图 案 以 及 特
殊形状时返回与图形相关的多个度量
．
浏览器指纹技术具有较低的碰撞率
、
容易获取
、
用户多次访问生成 相 同 指纹
、
能够 进 行 跨 域 识 别等
特性
,
这使得它在识 别 用户 身 份领 域 有着 卓 越的 发
展前景
．
相比于
Cookie
,
浏览器指纹是一种无状态的
标识
．
网站 利 用
JavaScri
p
t
引 擎 获 取 客 户 端 的 指 纹
特征并传递到服务 器 端
,
并且 不 会 在 客 户 端保 留 任
何痕迹
,
例如利用
Cache
缓存到本地等
．
用户无法察
觉指纹信息正在被 网 站 收集
,
同时 也 无 法 阻 止 更无
法删除其指纹特征
．
相比于容易删除的
Cookie
,
浏览
器指纹是内 在 的 稳 定 的信 息
,
不易 更 改
．En
g
lehardt
等人
[
７
]
的研究结 果 表 明
,
更受 欢 迎 的 网 站 更可 能 具
有指纹识别脚本
,
他们在
Alexa
排名前
１０００
的网站
上发现
５．１０％
的网站具有
canvas
识别脚本
,
２．５０％
的
网站具有字体识别脚本
,
０．６０％
的网站具有
WebRTC
脚本
．
其 中
,
WebRTC
是 浏 览 器中 对 等 实 时 通 信 的
框架
,
通过收集对等 体 所有 可 用的 候 选地 址 而寻 找
对等体之间的最佳 网 络 路径
,
从而 暴 露 用 户 的 本地
IP
地址作为浏览器指纹属性之一
．
早期的指纹 研 究 始 于 浏 览 器 和
HTTP
协 议 的
特征
,
并使用散列算法构造指纹
[
５
]
,
这是一种简单 的
指纹识别方案
．
随着
HTML５
技术的发展
,
更多的属
性被用于生成浏览器指纹
,
例如
canvas
指纹
、
WebGL
指纹
[
６
]
、
音频信息
[
７
]
等
．
这些属性 之 所以 能够跟 踪用
户
,
就在于它们的特征值具有多样性
、
唯一性以及稳
定性
．
多样性表现为某属性在不同浏览器或不同设备
上存 在 不同 的值
,
以
userA
g
ent
属性 为 例
,
userA
g
ent
属性反映的是浏览 器 中 的用 户 代理 信 息
,
由一 长 串
字符串组成
．
这一字符串中 包 含 操作 系统标识
、
加密
等级标识
、
渲染 引 擎
、
浏 览 器 名 称 和 版 本 信 息 等
．
如
图
１
所示
,
在不同的浏览器中
,
userA
g
ent
中浏览器名
称和版本信息有所区别
;
在不同的设备上
,
userA
g
ent
中操作系统标识有所区别
．
而唯一性体现在用户的同一浏览器中
,
即在某一
确定时刻
,
对于某一确定的属性
,
从用户的同一 浏 览
器中不会收集到
２
种不同的 特征值
．
稳定 性 则是 指
,
５９２２
刘奇旭等
:
基于双向循环神经网 络的安卓浏览器指纹识别方法
of 18
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