Fuentes en los navegadores: parámetros clave para los sistemas antifraude

10.01.25

En el mundo actual de la tecnología, los sistemas antifraude utilizan métodos cada vez más sofisticados para detectar actividades fraudulentas. Uno de los parámetros importantes para singularizar a los usuarios y analizar sus dispositivos son las fuentes instaladas en el sistema. Veamos cómo pueden utilizarse las fuentes en la lucha contra el fraude, su papel en la identificación de dispositivos, las técnicas de suplantación de identidad y los métodos de detección de falsificaciones.

###### Historia y papel de las fuentes en los navegadores

Las fuentes utilizadas por los dispositivos son una característica clave que afecta a la visualización de las páginas web. Los navegadores proporcionan información sobre los tipos de letra disponibles a través de las API de CSS y JavaScript, lo que permite a los sitios web adaptar la visualización de los contenidos al sistema del usuario. En los sistemas antifraude, las fuentes se utilizan para la unicidad, ya que el conjunto de fuentes instaladas puede variar significativamente en función del dispositivo, el sistema operativo, la versión y las aplicaciones instaladas.

###### Métodos para la obtención de datos sobre fuentes

1. **CSS Font-Family Fallback**.
Utiliza el estilo font-family para determinar si el texto se muestra utilizando la fuente especificada. Si el navegador no soporta la fuente, utiliza la fuente por defecto.
       
   2. **Identificación de Canvas**.
Utiliza la API CanvasRenderingContext2D para renderizar texto y medir sus dimensiones para determinar si una fuente está presente. Este es un método popular para crear una «huella digital» de un dispositivo.

3. **Consultas CSS para soporte de fuentes**.
   Usando [@font-face](#) y propiedades CSS, puedes comprobar la disponibilidad de fuentes.

4. **Enumeración de fuentes basada en JavaScript**
JavaScript permite comprobar la disponibilidad de las fuentes midiendo la anchura y la altura del texto utilizando diferentes fuentes.

###### Cómo se utilizan las fuentes en antiface

1. **Unificación del usuario**
Los tipos de letra instalados pueden variar en función del sistema operativo, el software instalado y la configuración del usuario. Esto crea una «huella digital» única del dispositivo.

2. **Detección de falsificaciones**
Si los estafadores utilizan navegadores antidetección, el conjunto de fuentes disponibles puede no coincidir con la plataforma declarada en el User-Agent.

3. **Comparación con otros parámetros**
Por ejemplo, los sistemas antifraude pueden cotejar el conjunto de fuentes disponibles con los datos de Canvas o WebGL para encontrar incoherencias.

###### Métodos de suplantación de fuentes y detección

1. **Emulación o suplantación del conjunto de fuentes**
Los atacantes pueden utilizar software para cambiar la lista de fuentes disponibles. Sin embargo, estas sustituciones pueden detectarse analizando el tamaño del texto renderizado o el comportamiento de otras API.

2. **Bloqueo de fuentes**
Algunos navegadores o plugins pueden ocultar la lista de fuentes para dificultar su identificación. Pero estos intentos también crean patrones sospechosos.

3. **Detección de sustitución**
Антифрод-системы используют корреляцию между наборами шрифтов и другими характеристиками системы, например, платформой или архитектурой процессора.
Рассмотрим на примерах, каким образом системы получают информацию о шрифтах. Откроем страницу <a href="https://browserleaks.com/fonts" target="_blank»">browserleaks.com/fonts</a>

![](/media/mdeditor/1_20250110150019844842.png)

В разделе Font Metrics: Fingerprint сайт показывает MD5-хэш метрик всех найденных шрифтов в нашем браузере. Сайт обнаружил 146 шрифтов из которых 112 содержат уникальные размеры. В разделе Report мы видим размеры, ширину и высоту проверяемой строки с символами «mmmMMMmmmlllmmmLLL₹▁₺₸ẞॿmmmiiimmmIIImmmwwwmmmWWW» для каждого из шрифтов. Сайт проверяет более 1400 известных шрифтов и ищет их в браузере пользователя. В разделе Unicode Glyphs: Fingerprints сайт показывает MD5-хэш, полученный на основе результатов рендеринга специальных символов Unicode. Ниже представлена подробная информация о размерах каждого из проверяемых символов для разных семейств шрифтов.

Рассмотрим пример получения шрифтов на нашей тестовой странице <a href="https://test-webapi.tech/glyph»" target="_blank»">test-webapi.tech/glyph</a> откроем страницу в браузере Chrome и дождёмся результатов теста:

![](/media/mdeditor/2_20250110150249677293.png)

Эта страница отрисовывает большое количество знаков и символов для каждого из шрифтов и формирует MD5-хэш для каждого из обнаруженных шрифтов, после этого формируется общий MD5-хэш (Overall MD5) из хэш всех шрифтов и количества найденных в браузере пользователя шрифтов. Так же на странице для примера представлен тестовый вариант определения системы пользователя и браузера, который заключается в оценке значений MD5-хэш некоторых шрифтов. En nuestro ejemplo, el sitio detectó no 146 sino 227 fuentes y determinó que estamos utilizando el sistema operativo Windows y un navegador con el motor Chromium.

Repitamos la prueba en nuestro navegador antidetección sin sustitución de fuentes:

![](/media/mdeditor/3_20250110150326531770.png)

Como resultado, obtuvimos un hash MD5 diferente del navegador real, menos fuentes, el sitio identificó nuestro sistema como Windows Server y un navegador con el motor Chromium. Intentemos cambiar el conjunto de fuentes en el navegador antidetección y repitamos la prueba:

![](/media/mdeditor/4_20250110150355136792.png)

En esta prueba, el navegador antidetección falsificó el conjunto de fuentes, el número de fuentes es el mismo que el navegador Chrome original, pero el hash MD5 global es diferente al del navegador original, lo que significa que los tamaños de las sílabas de algunas de las fuentes son diferentes. De esta forma podemos identificar a los usuarios con bastante precisión por el conjunto de fuentes y sus métricas.

Probemos a abrir nuestra página en el navegador Firefox:

![](/media/mdeditor/5_20250110150428006658.png)

Nuestra página de prueba identifica por la letra de la fuente que estamos utilizando el navegador Firefox. Tenga en cuenta que los tamaños de los caracteres de la fuente Arial en el navegador Firefox son diferentes de los tamaños de los caracteres de la misma fuente en el navegador Chrome.

Repitamos la prueba en dispositivos móviles:

![](/media/mdeditor/6_20250110150503395946.jpg)

Observa que el navegador móvil Chrome devuelve los mismos valores para la mayoría de las fuentes. Observa también que la representación de las fuentes es diferente en los mismos dispositivos y en la misma versión de los navegadores, lo que nos permite singularizar a los visitantes con bastante precisión, sobre todo utilizando los datos adicionales de los que hablamos en nuestros artículos anteriores.

Intentemos probar el navegador antidetección utilizando un perfil de dispositivo móvil:

![](/media/mdeditor/7_20250110150533590383.png)

Como resultado de esta prueba, vemos que el navegador antidetección añade fuentes que coinciden con las del dispositivo móvil, pero los valores métricos de algunas fuentes coinciden con los de la versión de escritorio del navegador. El sitio ha determinado que estamos utilizando Windows Server, que no coincide en absoluto con un dispositivo móvil Android.

Así es también como los sistemas antifraude pueden obtener información sobre las fuentes del sistema en el navegador. Veamos ejemplos de los navegadores Chrome y Firefox en dispositivos de sobremesa y móviles:

**Cromo de sobremesa**

![](/media/mdeditor/8_20250110150606488805.png)

**Escritorio Firefox**

![](/media/mdeditor/9_20250110150628328712.png)

**Android Chrome**

![](/media/mdeditor/10_20250110150658773554.jpg)

**Android Firefox**

![](/media/mdeditor/11_20250110150742028511.jpg)

Como resultado de esta prueba, podemos ver que las familias de fuentes y los tamaños de fuente del sistema del navegador son diferentes en los distintos dispositivos y navegadores. Así es como los sitios pueden determinar el tipo de dispositivo y motor de navegación utilizados.

###### Conclusión
Las fuentes de los navegadores son una poderosa herramienta para los sistemas antifraude. Se utilizan para crear «huellas dactilares» únicas de los dispositivos y detectar actividades fraudulentas. Su análisis en combinación con otros parámetros como Canvas y WebGL hace que los algoritmos de los sistemas antifraude sean más fiables.

*Bannykh M.V.*