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没登录网页也能个性化推荐？一文详解浏览器指纹

百家作者：又拍云 2021-06-25 21:02:17

日常生活中，生物识别技术已经是多数智能手机的标配，大多数手机具备人脸识别、指纹识别等功能，目前的指纹识别技术已经非常成熟。但我们今天要聊的并不是生物识别技术中的指纹识别，而是浏览器指纹。很多人对这项技术是又爱又恨，这究竟是为什么呢？那我们今天就来深入了解下浏览器指纹。

什么是浏览器指纹

浏览器指纹可以通过浏览器对网站可见的配置、设置信息，来跟踪 Web 浏览器，它就像我们人手上的指纹一样，具有个体辨识度，只不过现阶段浏览器指纹辨别的是浏览器。

浏览器指纹辨识的信息可以是 UA、时区、地理位置或者是使用的语言等等，浏览器所开发的信息决定了浏览器指纹的准确性。

对于网站而言，拿到浏览器指纹并没有实际价值，真正有价值的是浏览器指纹对应的用户信息。作为网站站长，收集用户浏览器指纹并记录用户的操作，是一个有价值的行为，特别是针对没有用户身份的场景。

例如一个视频网站，未注册该网站的用户 A 喜欢浏览二次元的视频，通过浏览器指纹记录这个，那么下次可以直接向该浏览器推送二次元的视频。因为现在的上网设备大都是私人的，这样的推送方式很容易获得大部分用户的好感，从而使之成为网站的用户。

浏览器指纹的发展

浏览器指纹技术的发展跟大多数技术一样，并非一蹴而就的，现有的几代浏览器指纹技术是这样的：

第一代是状态化的，主要集中在用户的 cookie 和 evercookie 上，需要用户登录才可以得到有效的信息。
第二代才有了浏览器指纹的概念，通过不断增加浏览器的特征值从而让用户更具有区分度，例如 UA、浏览器插件信息等
第三代是已经将目光放在人身上了，通过收集用户的行为、习惯来为用户建立特征值甚至模型，可以实现真正的追踪技术。但是目前实现比较复杂，依然在探索中。

目前浏览器指纹的追踪技术可以算是进入 2.5 代，这么说是因为跨浏览器识别指纹的问题仍没有解决。

指纹采集

信息熵（entropy）是接收的每条消息中包含的信息的平均量，信息熵越高，则能传输越多的信息，信息熵越低，则意味着传输的信息越少。

浏览器指纹是由许多浏览器的特征信息综合起来的，其中特征值的信息熵也不尽相同。因此，指纹也分为基本指纹和高级指纹。

基本指纹

基本指纹就是容易被发现和修改的部分，如 http 的 header。

{  "headers": {        "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3",         "Accept-Encoding": "gzip, deflate, br",         "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8",         "Host": "httpbin.org",         "Sec-Fetch-Mode": "navigate",         "Sec-Fetch-Site": "none",         "Sec-Fetch-User": "?1",         "Upgrade-Insecure-Requests": "1",         "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_5) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/77.0.3865.90 Safari/537.36"  }}

除了 http 中拿到的指纹，还可以通过其他方式来获得浏览器的特征信息，例如：

每个浏览器的UA
浏览器发送的 HTTP ACCEPT 标头
浏览器中安装的浏览器扩展/插件，例如 Quicktime，Flash，Java 或 Acrobat，以及这些插件的版本
计算机上安装的字体。
浏览器是否执行 JavaScript 脚本
浏览器是否能种下各种 cookie 和 “super cookies”
是否浏览器设置为“Do Not Track”
系统平台（例如 Win32、Linux x86）
系统语言（例如 cn、en-US）
浏览器是否支持触摸屏

拿到这些值后可以进行一些运算，得到浏览器指纹具体的信息熵以及浏览器的 uuid。

这些信息就类似人类的体重、身高、肤色一样，有很大的重复概率，只能作为辅助识别，所以我们需要更精确的指纹来判断唯一性。

高级指纹

普通指纹是不够区分独特的个人，这时就需要高级指纹，将范围进一步缩小，甚至生成一个独一无二的跨浏览器身份。

用于生产指纹的各个信息，有权重大小之分，信息熵大的将拥有较大的权重。

Variable	Entropy (bits)
user agent	10
plugins	15.4
fonts	13.9
video	4.83
supercookies	6.09
timezone	3.04
cookies enabled	0.353

△ 各信息特征权重值

在论文《Cross-Browser Fingerprinting via OS and Hardware Level Features [http://yinzhicao.org/TrackingFree/crossbrowsertracking_NDSS17.pdf]》中更是详细研究了各个指标的信息熵和稳定性。

从该论文中可以看出，时区、屏幕分辨率和色深、Canvas、webGL 的信息熵在跨浏览器指纹上的权重是比较大的。下面我们就来看看这些高级指纹都包含了些什么信息。

Canvas 指纹

Canvas 是 HTML5 中的动态绘图标签，也可以用它生成图片或者处理图片。即便使用 Canvas 绘制相同的元素，但是由于系统的差别，字体渲染引擎不同，对抗锯齿、次像素渲染等算法也不同，Canvas 将同样的文字转成图片，得到的结果也是不同的。

实现代码大致为：在画布上渲染一些文字，再用 toDataURL 转换出来，即便开启了隐私模式一样可以拿到相同的值。

function getCanvasFingerprint () {        var canvas = document.createElement('canvas');        var context = canvas.getContext("2d");        context.font = "18pt Arial";        context.textBaseline = "top";        context.fillText("Hello, user.", 2, 2);        return canvas.toDataURL("image/jpeg");}getCanvasFingerprint()

流程很简单，渲染文字，toDataURL 是将整个 Canvas 的内容导出，得到值。

WebGL 指纹

WebGL（Web图形库）是一个 JavaScript API，可在任何兼容的 Web 浏览器中渲染高性能的交互式 3D 和 2D 图形，而无需使用插件。WebGL 通过引入一个与 OpenGL ES 2.0 非常一致的 API 来做到这一点，该 API 可以在 HTML5 元素中使用。这种一致性使 API 可以利用用户设备提供的硬件图形加速。网站可以利用 WebGL 来识别设备指纹，一般可以用两种方式来做到指纹生产：

WebGL 报告——完整的 WebGL 浏览器报告表是可获取、可被检测的。在一些情况下，它会被转换成为哈希值以便更快地进行分析。
WebGL 图像 ——渲染和转换为哈希值的隐藏 3D 图像。由于最终结果取决于进行计算的硬件设备，因此此方法会为设备及其驱动程序的不同组合生成唯一值。这种方式为不同的设备组合和驱动程序生成了唯一值。

可以通过 Browserleaks test 检测网站来查看网站可以通过该 API 获取哪些信息。

产生WebGL指纹原理是首先需要用着色器（shaders）绘制一个梯度对象，并将这个图片转换为Base64字符串。然后枚举WebGL所有的拓展和功能，并将他们添加到Base64字符串上，从而产生一个巨大的字符串，这个字符串在每台设备上可能是非常独特的。

例如fingerprint2js库的 WebGL 指纹生产方式：

// 部分代码 gl = getWebglCanvas()    if (!gl) { return null }    var result = []    var vShaderTemplate = 'attribute vec2 attrVertex;varying vec2 varyinTexCoordinate;uniform vec2 uniformOffset;void main(){varyinTexCoordinate=attrVertex+uniformOffset;gl_Position=vec4(attrVertex,0,1);}'var fShaderTemplate = 'precision mediump float;varying vec2 varyinTexCoordinate;void main() {gl_FragColor=vec4(varyinTexCoordinate,0,1);}'var vertexPosBuffer = gl.createBuffer()    gl.bindBuffer(gl.ARRAY_BUFFER, vertexPosBuffer)    var vertices = new Float32Array([-0.2, -0.9, 0, 0.4, -0.26, 0, 0, 0.732134444, 0])// 创建并初始化了Buffer对象的数据存储区。gl.bufferData(gl.ARRAY_BUFFER, vertices, gl.STATIC_DRAW) vertexPosBuffer.itemSize = 3vertexPosBuffer.numItems = 3// 创建和初始化一个WebGLProgram对象。var program = gl.createProgram()// 创建着色器对象var vshader = gl.createShader(gl.VERTEX_SHADER)// 下两行配置着色器 gl.shaderSource(vshader, vShaderTemplate)  // 设置着色器代码  gl.compileShader(vshader) // 编译一个着色器，以便被WebGLProgram对象所使用    var fshader = gl.createShader(gl.FRAGMENT_SHADER)   gl.shaderSource(fshader, fShaderTemplate)    gl.compileShader(fshader)    // 添加预先定义好的顶点着色器和片段着色器  gl.attachShader(program, vshader)gl.attachShader(program, fshader) // 链接WebGLProgram对象   gl.linkProgram(program)// 定义好的WebGLProgram对象添加到当前的渲染状态  gl.useProgram(program)    program.vertexPosAttrib = gl.getAttribLocation(program, 'attrVertex')    program.offsetUniform = gl.getUniformLocation(program, 'uniformOffset')                           gl.enableVertexAttribArray(program.vertexPosArray)    gl.vertexAttribPointer(program.vertexPosAttrib, vertexPosBuffer.itemSize, gl.FLOAT, !1, 0, 0)    gl.uniform2f(program.offsetUniform, 1, 1)// 从向量数组中绘制图元  gl.drawArrays(gl.TRIANGLE_STRIP, 0, vertexPosBuffer.numItems)    try {            result.push(gl.canvas.toDataURL())    } catch (e) {            /* .toDataURL may be absent or broken (blocked by extension) */}

如何防止被生成“用户指纹”

文章开头也提到了，很多人对浏览器这项技术是又爱又恨。因为一大堆网站使用各种技术来“生成”用户指纹，以便给网站用户带来更精准的推荐和符合用户的浏览习惯。而用户在享受技术带来便利的同时，也不免会有“隐私泄露”的焦躁和不安感。那么我们如何防止被生成“用户指纹”呢？

混淆 Canvas 指纹

我们已经了解了是如何获取 canvas 指纹的，那么应该如何防范被恶意获取呢？想混淆 Canvas 指纹，只需要在 toDataURL 得到的结果上做手脚就可以。

toDataURL() 将整个canvas的内容导出，我们需要将 Canvas 中的部分内容修改，这个时候可以通过 getImageData() 复制画布上指定矩形的像素数据，然后通过 putImageData() 将图像数据放回，然后再使用 toDataURL() 导出的图片就有了差异。

CanvasRenderingContext2D.getImageData() 返回一个ImageData对象，用来描述 Canvas 区域隐含的像素数据。这个区域通过矩形表示，起始点为(sx, sy)、宽为sw、高为sh。

ImageData 接口描述了<Canvas>元素的一个隐含像素数据的区域，可以由 ImageData() 方法构造，或者由canvas 在一起的 CanvasRenderingContext2D 对象的创建方法：createImageData() 和 getImageData()。

ImageData 对象存储着canvas对象真实的像素数据，它包含几个只读属性：

width 图片宽度，单位像素
height 图片高度，单位像素
data

Uint8ClampedArray 类型的一位数组，包含着 RGBA 的整型数据，范围在 0~255。它可以视作初始像素数据，每个像素用 4 个 1 bytes 值（按照 red、green、blue、alpha 的顺序），每个颜色值用0~255 中的数字代表。每个部分被分配到一个数组内的连续索引，左上角第一个像素的红色部分，位于数组索引的第 0 位。像素从左到右从上到下被处理，遍历整个数组。

Unit8ClampedArray 包含高度*宽度*4 bytes数据，索引值从 0 ~ (w*h*4)-1 。

例如，读取图片中位于第 50 行，200 列的像素的蓝色部分，则：

const blueComponent = imageData[50*(imageData.width * 4) + 200*4 + 2]

下面是实现混淆 Canvas 指纹的方法：


const toBlob = HTMLCanvasElement.prototype.toBlob;const toDataURL = HTMLCanvasElement.prototype.toDataURL;HTMLCanvasElement.prototype.manipulate = function() {  const {width, height} = this;  // 拿到在进行toDataURL或者toBlob前的canvas所生成的CanvasRenderingContext2D  const context = this.getContext('2d');   const shift = {    'r': Math.floor(Math.random() * 10) - 5,    'g': Math.floor(Math.random() * 10) - 5,    'b': Math.floor(Math.random() * 10) - 5  };  const matt = context.getImageData(0, 0, width, height);  // 对getImageData生成的imageData（像素源数据）中的每一个像素的r、g、b部分的值进行进行随机改变从而生成唯一的图像。  for (let i = 0; i < height; i += Math.max(1, parseInt(height / 10))) {    for (let j = 0; j < width; j += Math.max(1, parseInt(width / 10))) {      const n = ((i * (width * 4)) + (j * 4));      matt.data[n + 0] = matt.data[n + 0] + shift.r; // 加上随机扰动      matt.data[n + 1] = matt.data[n + 1] + shift.g;      matt.data[n + 2] = matt.data[n + 2] + shift.b;    }  }  context.putImageData(matt, 0, 0); // 重新放回去// 修改prototype.toBlobObject.defineProperty(HTMLCanvasElement.prototype, 'toBlob', {  value: function() {    if (script.dataset.active === 'true') {      try {        this.manipulate(); // 在每次toBlob前，先混淆下ImageData      }      catch(e) {        console.warn('manipulation failed', e);      }    }    return toBlob.apply(this, arguments);  }});// 修改prototype. toDataURLObject.defineProperty(HTMLCanvasElement.prototype, 'toDataURL', {  value: function() {    if (script.dataset.active === 'true') {      try {        this.manipulate(); // 在每次toDataURL前，先混淆下ImageData      }      catch(e) {        console.warn('manipulation failed', e);      }    }    return toDataURL.apply(this, arguments);  }});

混淆其他指纹

与前面混淆canvas指纹混淆的思路是一致的，都是更改被获取对象的原型的方法。

比如混淆时区，就是更改 Date.prototype.getTimezoneOffset 的返回值。

混淆分辨率则是更改documentElement.clientHeight documentElement.clientWidth

混淆 WebGL 则要更改 WebGLbufferData getParameter方法等等。

当然，我们也有一些简单的方法来防止被生成用户指纹。例如我们可以通过浏览器的扩展插件（Canvas Blocker、WebGL Fingerprint Defender、Fingerprint Spoofing等），在网页加载前执行一段 JS 代码，更改、重写 JS 的各个函数来阻止网站获取各种信息，或返回一个假的数据，以此来保护我们的隐私信息。

参考资料：

浏览器指纹追踪技术简述

[https://juejin.cn/post/6844903970180169742]

Cross-Browser Fingerprinting via OS and Hardware Level Features：

[http://yinzhicao.org/TrackingFree/crossbrowsertracking_NDSS17.pdf]

imageData MDN：

[https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/API/ImageData]

putImageData MDN

WebGLRenderingContext MDN：

[https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/API/WebGLRenderingContext]

fingerprintjs：

[https://github.com/fingerprintjs/fingerprintjs]