Detecção de Canvas Fingerprinting em páginas Web baseada em Modelo Vetorial

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Elleres, Pablo Augusto da Paz
• Outros Autores: http://lattes.cnpq.br/0529093638481662
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal do Amazonas; Instituto de Computação; Brasil; UFAM; Programa de Pós-graduação em Informática
• Palavras-chave em Português: Website Fingerprinting; Canvas Fingerprinting; Recuperação da Informação; Método Vetorial; CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
• Link de acesso: http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/5859

Fingerprinting é a técnica aplicada com vistas a identificar ou reidentificar um usuário/dispositivo por intermédio de um conjunto de atributos como: o tamanho da tela do dispositivo, a identificação do endereço IP, as versões dos softwares instalados, assim como por meio de outras características existentes no processo de comunicação daWeb. A técnica é conhecida pela nomenclatura deWebsite fingerprinting e tem sido utilizada como mecanismo de marketing/vendas de produtos, mas pode muito bem ser empregada como medida de segurança na autenticação de usuários. A questão é que ela pode e deve ser considerada uma ameaça potencial a privacidade dos usuários na Web, já que dados pessoais e sigilosos podem ser capturados e empregados para fins maliciosos. Atualmente uma técnica que utiliza renderização de imagens, denominada Canvas fingerprinting, também tem sido utilizada para burlar a privacidade dos usuários de websites. Este trabalho apresenta um método que emprega técnicas de recuperação da informação (via método vetorial), para realizar a detecção de scripts Canvas Fingerpriting em páginas Web. O método consiste em realizar o cálculo da similaridade entre uma base com 100 consultas reconhecidamente ligadas à Canvas Fingerpriting e bases de dados com páginas tidas como benignas e malignas. O resultado encontrado mostrou que níveis altos de similaridades com uma base de Canvas (97%), uma base de páginas phishing (87%) e uma base com páginas do diretório DMOZ (87%).