FP-Radar：浏览器指纹的长期监测与早期预警系统

"FP-Radar Longitudinal Measurement and Early Detection of Browser Fingerprinting" 浏览器指纹追踪是一种无状态的跟踪技术，它通过结合多个不同Web API暴露的信息来创建一个独特的标识符，以此来追踪用户在网络上的行为。过去十年间，追踪者已经滥用了许多现有的和新提出的Web API来增强浏览器指纹。然而，现有的方法主要限于在特定时间点检测特定的指纹技术，无法系统地发现利用不同Web API的新颖或演变中的浏览器指纹技术。 在本文中，作者提出了FP-Radar，这是一种基于机器学习的方法，它利用过去十年来对顶级100K网站上Web API使用的纵向测量数据，用于早期检测新型和演进的浏览器指纹技术。研究表明，FP-Radar能够早期发现已知API（例如，WebGL、Sensor）新引入属性的滥用，以及新API的潜在利用，这使得它在对抗不断变化的隐私侵犯策略方面具有显著优势。 FP-Radar的工作原理可能包括以下几个关键步骤： 1. 数据收集：系统定期抓取并记录顶级网站上所有Web API的使用情况，包括API调用的频率、参数和返回值等信息。 2. 特征工程：通过对收集到的数据进行分析，提取出与浏览器指纹关联的关键特征，如API的使用模式、组合和变化趋势。 3. 模型训练：使用历史数据训练机器学习模型，使模型能够识别出与浏览器指纹相关的异常行为。 4. 实时监测：在模型训练完成后，FP-Radar会对新的Web API使用情况进行实时监测，通过对比模型预测的正常行为，识别出可能的指纹追踪技术。 5. 早期预警：一旦检测到潜在的新型指纹技术，系统会发出预警，以便研究人员和开发者可以及时采取措施，限制这些技术的滥用。 6. 动态更新：FP-Radar的机器学习模型会随着新数据的流入而不断更新，以适应Web API和浏览器指纹技术的快速演变。 FP-Radar提供了一个全面且动态的解决方案，它不仅能够检测当前的浏览器指纹追踪技术，还能预见未来可能出现的威胁，对于提升网络隐私保护能力具有重要意义。这样的工具对于监管机构、浏览器开发商以及关心在线隐私的普通用户都具有极高的价值。