Improving the Security and Privacy of the Web through Browser Fingerprinting - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique
Habilitation À Diriger Des Recherches Year : 2021

Improving the Security and Privacy of the Web through Browser Fingerprinting

Améliorer la sécurité et la vie privée sur le Web à travers les empreintes de navigateur

Abstract

I have been an associate professor in computer science at the University of Lille and a member of the Spirals project-team in the CRIStAL laboratory since September 2014. I obtained my PhD in Software Engineering in Grenoble in 2013, focusing on building robust self-adaptive component-based systems, and I completed a postdoctoral stay in the Inria DiverSE project-team, in Rennes, in the area of component-based software engineering. Since 2014, my research has mostly focused on (i) multi-cloud computing and (ii) security and privacy on the web. I have successfully co-advised two doctorates, Gustavo Sousa (defended July 2018) and Antoine Vastel (defended November 2019), and currently advise 3 students. I have decided to write my Habilitation pour Diriger des Recherches (HDR) in the area of privacy and security because this will be my main line of research activities for the near future. More specifically, I present the results of the research that my students, colleagues, collaborators, and I have done in the area of browser fingerprinting. Browser fingerprinting is the process of identifying devices by accessing a collection of relatively stable attributes through Web browsers. We call the generated identifiers browser fingerprints. Fingerprints are stateless identifiers and no information is stored on the client’s device. In the first half of this manuscript, we identify and study three properties of browser fingerprinting that make it both a risk to privacy, but also of use for security. The first property, uniqueness, is the power to uniquely identify a device. We performed a large scale study on fingerprint uniqueness and, although not a perfect identifier, we show its statistical qualities allow uniquely identifying a high percentage of both desktops and mobile devices [Laperdrix 2016]. The second property, linkability, is the capacity to re-identify, or link, fingerprints over time. This is arguably the main risk to privacy and enables fingerprint tracking. We show, through two algorithms, that some devices are highly trackable, while other devices’ fingerprints are too similar to be tracked over time [Vastel 2018b]. The third and final property is consistency, which refers to the capacity to verify the attributes in a fingerprint. Through redundancies, correlations or dependencies, many attributes are verifiable, making them more difficult to spoof convincingly. We show that most countermeasures to browser fingerprinting are identifiable through such inconsistencies [Vastel 2018a], a useful property for security applications. In the second half of this manuscript, we look at the same properties from a different angle. We create a solution that breaks fingerprint linkability by randomly generating usable browsing platforms that are unique and consistent [Laperdrix 2015]. We also propose an automated testing framework to provide feedback to the developers of browsers and browser extensions to assist them in reducing the uniqueness or their products [Vastel 2018c]. Finally, we look at how fingerprint consistency is exploited in-the-wild to protect websites against automated Web crawlers. We show that fingerprinting is effective and fast to block crawlers, but lacks resiliency when facing a determined adversary [Vastel 2020]. Beyond the results I report in this manuscript, I draw perspectives for exploring browser fingerprinting for multi-factor authentication, with a planned large-scale deployment in the following months. I also believe there is potential in automated testing to improve privacy. And of course, we know that fingerprint tracking does not happen in a bubble, it is complementary to other techniques. I am therefore exploring other tracking techniques, such as our preliminary results around IP addresses [Mishra 2020] and caches [Mishra 2021], using ad blockers against their users, and a few other ideas to improve privacy and security on the Web.
Les empreintes de navigateurs (en anglais browser fingerprinting) sont un mécanisme qui permet d’identifier les navigateurs Internet au travers de leurs caractéristiques et configurations uniques. Nous avons identifié trois propriétés des empreintes de navigateurs qui posent un risque pour la vie privée mais qui rendent possible des utilisations en sécurité. Ces propriétés sont l’unicité, qui permet de discriminer un navigateur parmi d’autres, la liaison d’empreintes, qui permet de suivre dans le temps un dispositif, et la cohérence, qui permet de vérifier une empreinte et rend difficile les contre-mesures. Dans la première moitié de ce manuscrit, nous explorons les qualités statistiques des empreintes de navigateurs, ainsi que la possibilité et l’efficacité de les tracer dans le temps, et nous concluons sur les propriétés statistiques imparfaites mais tout de même utiles de cet indicateur. Nous montrons également que les contre-mesures pour se protéger sont défaillantes et parfois même contre-productives. Dans la seconde partie de ce manuscrit, nous regardons les défenses et utilisations des empreintes de navigateur. Nous proposons un outil pour casser la liaison d’empreintes sans l’introduction d’incohérences, limitant ainsi le traçage. Nous avons également proposé un cadre de test automatisé pour réduire l’identifiabilité des navigateurs et de leurs extensions. Finalement, nous avons étudié comment l’analyse de cohérence des empreintes est utilisée sur le Web pour bloquer des robots, et nous concluons que cette technique est rapide mais manque encore de résilience, dont l’efficacité mériterait d’être améliorée contre des attaquants déterminés. Au-delà des résultats présentés dans ce manuscrit, je présente également des perspectives pour les recherches dans ce domaine particulièrement dynamique, avec notamment l’utilisation des empreintes de navigateur pour l’authentification multi-facteurs et l’utilisation des tests automatiques pour améliorer la vie privée des usagers. Nos résultats préliminaires sur l’utilisation d’adresses IP pour le traçage, les caches de navigateur, et les bloqueurs de publicité, méritent également d’être approfondis afin de continuer à renforcer la vie privée et la sécurité sur le Web.
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Dates and versions

tel-03370277 , version 1 (07-10-2021)

Identifiers

  • HAL Id : tel-03370277 , version 1

Cite

Walter Rudametkin. Improving the Security and Privacy of the Web through Browser Fingerprinting. Computer Science [cs]. Université de Lille, 2021. ⟨tel-03370277⟩
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