몇일 전에 연구원들이 Ben-Gurion University(이스라엘), University of Lille(프랑스) 및 University of Adelaide(호주) 출신 장치를 식별하는 새로운 기술을 개발했습니다. 웹 브라우저에서 GPU 매개변수를 감지하여 사용자의
메서드가 호출됩니다. "Drawn Apart"는 WebGL 사용을 기반으로 합니다. 쿠키를 사용하지 않고 사용자 시스템에 식별자를 저장하지 않고 작동하는 수동 추적 방법의 정확도를 크게 향상시킬 수 있는 GPU 성능 프로필을 얻기 위해.
방법 렌더링 특성, GPU, 그래픽 스택 및 드라이버 고려 식별할 때 이전에 사용되었지만 비디오 카드 및 GPU의 다른 모델 수준에서만 장치를 분리할 가능성이 제한되었습니다. 즉, 식별 가능성을 높이는 추가 요소로만 사용할 수 있었습니다.
주요 기능 새로운 "Drawn Apart" 방법의 GPU의 다른 모델을 분리하는 데 국한되지 않는다는 것입니다.그러나 동일한 GPU 간의 차이점을 식별하려고 시도합니다. 설계된 칩의 생산 공정의 이질성으로 인해 동일한 모델의
또한 동일한 장치 모델에 대해 비반복 금형을 형성하는 것을 가능하게 하기 위해 생산 공정 중에 발생하는 변동이 관찰된다고 언급됩니다.
이러한 차이점은 실행 단위의 수를 세고 GPU에서 성능을 분석하여 식별할 수 있음이 밝혀졌습니다. 다른 GPU 모델을 식별하기 위한 기본 요소로 삼각 함수, 논리 연산 및 부동 소수점 계산 세트를 기반으로 한 검사가 사용되었습니다. 동일한 GPU에서 차이점을 식별하기 위해 정점 셰이더를 실행할 때 동시에 실행되는 스레드 수를 추정했습니다.
드러난 효과는 온도 영역의 차이와 다른 칩 인스턴스의 전력 소비로 인해 발생하는 것으로 가정합니다(이전에 CPU에 대해 유사한 효과가 입증되었습니다. 동일한 프로세서는 동일한 프로세서를 실행할 때 다른 전력 소비를 나타냄) 코드).
WebGL을 통한 작업은 비동기식이므로 실행 시간을 측정하기 위해 performance.now() JavaScript API를 직접 사용할 수 없으므로 시간을 측정하기 위해 세 가지 트릭이 제안되었습니다.
- 화면에: Window.requestAnimationFrame API를 통해 노출되고 렌더링이 완료된 후 호출되는 콜백 함수의 응답 시간 측정을 사용하여 HTML 캔버스에 장면을 렌더링합니다.
- 오프 스크린: 작업자를 사용하고 convertToBlob 명령의 실행 시간을 측정하여 장면을 OffscreenCanvas 개체로 렌더링합니다.
- GPU : OffscreenCanvas 객체로 렌더링하지만 GPU 측에서 일련의 명령 실행 기간을 고려하여 WebGL에서 제공하는 타이머로 시간을 측정합니다.
식별자를 만드는 과정에서 각 장치에서 50번의 검사가 수행됩니다., 각각은 176개의 서로 다른 특성에 대한 16개의 측정값을 다룹니다. 그 동안 실험 2500개의 서로 다른 GPU가 있는 1605개의 장치에서 수집된 데이터는 효율성이 67% 증가한 것으로 나타났습니다. Draw Apart 지원을 추가하여 결합된 식별 방법의.
특히, FP-STALKER 결합법은 평균 17,5일 이내에 식별이 가능하고, Drawing Apart와 결합하면 식별기간이 28일로 늘어났다.
정확도는 GPU의 온도에 의해 영향을 받는 것으로 관찰되었습니다. 일부 장치의 경우 시스템을 재부팅하면 식별자가 왜곡됩니다. 방법을 다른 방법과 조합하여 사용하는 경우 간접 식별, 정확도를 크게 높일 수 있습니다. 또한 새로운 WebGPU API의 안정화 이후에는 컴퓨트 셰이더를 사용하여 정확도를 높일 계획입니다.
Intel, ARM, Google, Khronos, Mozilla 및 Brave는 이르면 2020년에 이 문제를 통보받았지만 자세한 방법은 이제서야 공개되었습니다.
무엇보다도 연구원들은 화면에 정보를 표시하거나 표시하지 않고 작동할 수 있는 JavaScript 및 GLSL로 작성된 작업 예제를 발표했습니다. 또한 Intel GEN 3/4/8/10 GPU 기반 시스템의 경우 기계 학습 시스템에서 추출된 정보를 분류하기 위해 데이터 세트가 게시되었습니다.
최종적으로 그것에 대해 더 많이 알고 싶다면에서 세부 정보를 확인할 수 있습니다. 다음 링크.