Verräterischer Fingerabdruck

Jeder User hinterlässt Spuren, wenn er sich im Internet bewegt. So weit, so bekannt. Dass auf vielen Seiten Nutzer mit sogenannten Cookies ausgespäht werden und beispielsweise wiederholte Besuche auf diese Art festgehalten werden, dürfte ebenfalls niemanden mehr überraschen. Relativ unbekannt ist hingegen eine andere Art der Informationsbeschaffung von Webseiten-Anbietern: das „Fingerprinting“. 

Möglich ist diese Technik, weil unterschiedliche Browser vielerlei Informationen zur aufgerufenen Webseite übertragen, ursprünglich um die angezeigten Informationen besser aufzubereiten. Mittlerweile setzen intelligente Systeme aus vielen kleinen Teilinformationen – etwa Name und Version des Betriebssystems, Auflösung des Monitors und eingesetzte Browserversion – eine Art Fingerabdruck zusammen, anhand dessen sich Nutzer eindeutig identifizieren lassen. 

Entwicklung senkt die Kosten 

Im Gegensatz zur Erfassung von Cookies ist das Auslesen dieser Informationen aktuell nicht über die DSGVO oder andere Richtlinien geregelt, Nutzer müssen demnach auch nicht zustimmen. Das Auslesen erfolgt also heimlich. Weil der Informationswert aber ähnlich hoch ist, wie bei regulärem Tracking, setzen immer mehr Seitenbetreiber auf diese Späh-Form. 

Ein Forscherteam hat deshalb ein Machine Learning Toolkit entwickelt, mit dem sich Fingerprinting erkennen und aushebeln lässt. Der „FP-Inspector“ ermöglicht es, auch neuartige Fingerprinting-Analysen zu erkennen und zu blockieren – nach Angaben der Autoren immerhin 26 Prozent mehr als andere aktuelle Methoden. Für die Nutzer eine wichtige Entwicklung, denn die Forscher fanden außerdem heraus, dass auf fast jeder vierten Seite unter den ersten Zehntausend im Alexa-Ranking Fingerprinting-Methoden eingesetzt werden.