Home Новости Ученые описали новый метод идентификации пользователей мобильных устройств

Ученые описали новый метод идентификации пользователей мобильных устройств

Ученые описали новый метод идентификации пользователей мобильных устройств

Идентификация по стилю печати позволит сайтам и сервисам «узнавать» пользователей, повторно посещающих ресурс.

Группа ученых из Иллинойского университета в Чикаго, университета Небраски-Линкольна и Гонконгского политехнического университета описала метод идентификации пользователей мобильных устройств на основании поведенческих биометрических шаблонов.

Шаблоны определяются на основе информации о стиле печати пользователя, полученной путем использования кастомной клавиатуры, web-браузера, маршрутизатора или другого сетевого оборудования, позволяющего перехватить трафик. По словам ученых, идентификация пользователей мобильных гаджетов по-прежнему остается нерешенной проблемой, поскольку информация учетных записей и файлы cookie не передаются на другие устройства или приложения. Другими словами, пользователи, с осторожностью относящиеся к собственной конфиденциальности, могут оставаться анонимными для сервисов и приложений, а также избежать отслеживания в интернете рекламными сетями и другими компаниями.

Идентификация по стилю печати позволит сайтам и сервисам «узнавать» пользователей, повторно посещающих ресурс.

«Мониторинг биометрической информации, в том числе поведение пользователя при печати, со временем дает стабильные результаты. Более того, мобильные девайсы оборудованы различными датчиками, что позволяет одновременно собирать обширные биометрические данные», – указывается в докладе исследователей.

Эксперты разработали систему под названием DeepService, способную различать пользователей мобильных устройств путем анализа нажатий клавиш и данных акселерометра.

В рамках эксперимента ученые использовали специально разработанную клавиатуру, при этом отметив, что перехватить вводимый в браузере текст легко можно с помощью кода JavaScript. По словам исследователей, разработанный ими метод позволяет идентифицировать пользователей с точностью 93,1%. Системе удалось распознать пользователей одного и того же устройства в 99,1% случаев.

 

Exit mobile version