精度95%以上！ ソースコードは指紋、作者はほぼ特定できる
精度95%以上！ ソースコードは指紋、作者はほぼ特定できる2015.02.11 19:0010,618 ほぼドンピシャでバレバレです。 スペースやタブ、大文字やアンダーバーを組み合わせた命名規則、コメント…コードの書き方には、人によってスタイルがありますよね。それはもう指紋のようなもので、それさえ見えれば、誰がコードを書いたかほとんどわかってしまう…そんな驚きの研究結果が発表されました。 米ドレクセル大学、メリーランド大学、プリンストン大学、独ゲッティンゲン大学の共同チームの研究によると、自然言語処理と機械学習によるコード分析により、95%の精度で作者は特定できるそうです。 解析されるのは、レイアウトや語彙の特性と、｢抽象構文木（AST）｣です。ASTとは、｢コードの書き方からまったく影響を受けずに、コードの型の特性をとらえる｣もので、つまり、関数の名前、コメント、スペース入れ方などのクセ
身体認証セキュリティも崩壊か。最強ハッカーが写真から指紋採取に成功 - IRORIO（イロリオ）
指紋認証技術は、人間の身体的特徴によって本人確認を行う「バイオメトリック・セキュリティ」の新しい形の1つとして、以前から有望だと思われてきた。 しかし個人の生物学上のデータでさえ、ハッカーに対して安全ではないことが示された。 写真だけから指紋を採取可能 実験を行ったのは、世界最大規模を誇るハッカー集団の「カオス・コンピューター・クラブ（CCC）」。組織は31年の歴史を誇り、最も優秀とされるメンバーが所属している。 メンバーの1人であるジャン・クリスラー氏は、写真だけを使い、指紋のコピーを取ることに成功した。 使用したのは、10月にドイツでの記者会見で撮影された、ウスラ・ヴォン・ダ・レイエン防衛大臣の写真。しかもそれらは商業的に運営されているサイトから選んだ写真で、誰もが利用できる状況にあった。 物体からの指紋採取は以前から可能 実は、ハッカーたちは以前から、表面が磨かれたガラスの板のような
Fingerprintjs - Cookie不要でブラウザを特定する技術を体感
ブラウザを特定するためにCookieを使うのが一般的です。しかしプライバシーの問題があり、個人のブラウザ遷移を記録することないようDo Not Track機能が追加されたりと徐々に厳しくなってきています。 そんな中、新たに注目を集めているのがJavaScriptだけでブラウザを特定する技術になります。今回はそれを体感するFingerprintjsを紹介します。 Fingerprintjsの使い方 この数字は同じブラウザである限り、常に同じものが出ます。実に94%の精度でブラウザを特定できるとのことです。ブラウザの言語やユーザエージェント、セッションストレージの有無などに加えて、Canvasを使った画像生成による違いも使っています。 この数字はブラウザをシークレットモードにしても変わらないようで、非常に怖い技術と言えます。広告のトラッキングなど悪用されると相当な精度で個人のブラウザ遷移が追わ
Canvas Fingerprintingはクッキーより怖いのか技術的に調べてみた｜TechRacho by BPS株式会社
morimorihogeです。最近忙しくて遠征すらおぼつかない状態です。夏イベント資源足りるのかこれ。 なんかはてブ界隈などでCanvas Fingerprintingの話題が出ていて、Cookieより怖い！とか、Adblockみたいに無効にする方法がないのにユーザトラッキングできて怖い！！といったアオリの記事がぽこぽこ出てきているようです。 でも、ざっと調べた限りの日本語のどの記事を読んでも、具体的にどうやってユーザ個々のトラッキングができるようになるのか、技術的に解説されている記事が見つかりませんでした。 というわけで、エンジニアとしてはここは一つキッチリ理解しておきたいと思い、調べた結果をまとめます。 もし僕の読解がおかしくて変なことを言っている部分があれば、はてブやTwitter、コメント欄などで指摘して頂ければ更新していこうと思いますので、マサカリ上等です ;) Canvas F
ブロックできないオンライントラッキングツールが人気サイトに浸透
プリンストン大学とルーヴェン・カトリック大学の研究者がまとめた論文「The Web never forgets: Persistent tracking mechanisms in the wild」によると、Canvas Fingerprinting技術を使ったオンライントラッキングツールがAlexaトップサイトに浸透している。同ツールが使われていると、ブラウザユーザーが追跡をブロックするのが非常に難しくなる。 モダンブラウザがサポートするCanvas APIを通じてレンダリングされたイメージには端末ごとのわずかな違いが生じる。これをデバイスの指紋のように用いるテクニックを2012年にカリフォルニア大学サンディエゴ校の研究者が発表し、Canvas Fingerprinting(Canvasの指紋採取)と呼んだ。同技術を採用したオンライントラッキングツールは、ユーザーには見えないテキストを
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Pixel Perfect: Fingerprinting Canvas in HTML5
