Технология WebGL в Антифрод-системах и методы идентификации пользователей

01.11.24

WebGL (Web Graphics Library) — это мощная технология для рендеринга 3D-графики в браузерах, которая использует возможности графического процессора (GPU). В отличие от Canvas, WebGL не только позволяет работать с 2D-графикой, но и открывает перед веб-разработчиками новые горизонты 3D-отрисовки и вычислений на GPU. Благодаря способности генерировать уникальные результаты, WebGL нашел свое применение в антифрод-системах, где его возможности помогают отслеживать и идентифицировать устройства пользователей через уникальные цифровые отпечатки.

#### История создания и предназначение WebGL

WebGL был разработан как дополнение к Canvas и впервые представлен организацией Khronos Group в 2011 году. Как открытый стандарт для рендеринга графики на веб-страницах, WebGL позволил отказаться от сторонних плагинов, таких как Flash или Java, что значительно повысило производительность и безопасность веб-приложений.

WebGL расширил возможности HTML5 и JavaScript, добавив поддержку 3D-рендеринга и улучшив взаимодействие с GPU. Это делает его полезным не только для игр, визуализации и научных исследований, но и для антифрод-систем, где WebGL может помочь уникализировать устройства пользователей через "графический отпечаток".

#### Технологические возможности WebGL

WebGL предлагает разработчикам ряд уникальных инструментов для создания сложной графики:

- Работа с 3D-графикой. WebGL поддерживает рисование сложных трехмерных моделей и текстур, используя аппаратное ускорение. Это позволяет строить реалистичные визуальные объекты, которые отличаются высокой производительностью.
    
- Доступ к шейдерам. WebGL использует шейдеры (программы, выполняемые GPU), которые позволяют детализировать отображение объектов, создавая сложные текстурные эффекты и более высокое качество графики.
    
- Анимация и интерактивность. Возможности WebGL позволяют строить динамичные веб-приложения, визуализировать научные данные и создавать сложные модели, такие как виртуальные миры и интерактивные симуляции.

Эти особенности делают WebGL инструментом в различных сферах, а также — полезным помощником в антифрод-системах для обеспечения уникализации и защиты от мошенничества.

#### WebGL в антифрод-системах: защита от мошенников

Современные антифрод-системы используют графический отпечаток WebGL для идентификации устройств. В отличие от Canvas, WebGL отпечаток строится не только на основе пиксельного рендеринга, но также зависит от GPU и поддерживаемых браузером функций. Это помогает антифрод-системам создавать уникальные отпечатки для каждого устройства и выявлять подозрительные действия.

##### Как WebGL помогает идентифицировать пользователя?

При рендеринге объектов на WebGL различные устройства могут выдавать незначительные различия в изображении из-за аппаратных особенностей GPU, шейдеров и драйверов. Факторы, влияющие на результаты рендеринга, включают:

- Графический процессор — разные модели GPU по-разному обрабатывают 3D-объекты и текстуры.
    
- Поддерживаемые шейдеры и расширения — набор поддерживаемых шейдеров, а также спецификации и точность их исполнения, зависят от устройства.

##### Настройки браузера и особенности рендеринга.

Антифрод-системы используют эти особенности для создания уникального отпечатка, выявляя различия на уровне графики и характеристик, таких как размеры текстур и максимальные значения uniform-переменных. Совокупность этих параметров позволяет создать графический отпечаток, который в сочетании с другими данными помогает идентифицировать пользователя.

##### **Методы подмены отпечатков** **WebGL**

Мошенники используют различные методы, чтобы подделать графические отпечатки WebGL и обойти антифрод-системы. Среди них можно выделить:

- Имитация шейдеров и текстур. Злоумышленники могут модифицировать шейдеры и текстуры с добавлением шума, что помогает изменять отпечаток WebGL.
    
- Внедрение заранее сохраненных отпечатков. Некоторые программы способны подменять отпечатки, выдавая результаты, заранее записанные с других устройств, что затрудняет их обнаружение.

##### **Какую же информацию веб-ресурс может получить из браузера с помощью WebGL?**

Полный список свойств и значений WebGL для браузера можно посмотреть на тестовой странице <a href="https://test-webapi.tech/webglfull" target="_blank"> https://test-webapi.tech/webglfull</a>, наиболее значимые параметры для антифрод-систем мы рассмотрим подробнее, но сначала проверим как работает наложение шума в WebGL. Подробно о том как формируются значения при снятии отпечатка мы рассказывали в статье <a href="https://detect.expert/ru/blog/canvas-technology-in-anti-fraud-systems-and-user-i/" target="_blank">"Технология Canvas в Антифрод-системах и методы идентификации пользователей"</a>, сейчас же проведём небольшой тест, посмотрим на отпечаток WebGL браузера Chrome и антидетект-браузера без шума и с использованием шума, откроем в каждом из них страницу <a href="https://browserleaks.com/webgl" target="_blank">https://browserleaks.com/webgl</a>

Браузер Chrome:

Обратим внимание на эти значения:

WebGL Report Hash: af7f2acd5c7ab718eb78ab2d368860bd

WebGL Image Hash: 31512603d8157a55323d306cc161fb49

Unmasked Vendor: Google Inc. (NVIDIA)

Unmasked Renderer: ANGLE (NVIDIA, NVIDIA GeForce RTX 3060 (0x00002503) Direct3D11 vs_5_0 ps_5_0, D3D11)

Антидетект-браузер без шума:

Антидетект-браузер с использованием шума:

WebGL Report Hash: af7f2acd5c7ab718eb78ab2d368860bd

WebGL Image Hash: 31512603d8157a55323d306cc161fb49

Unmasked Vendor: Google Inc. (NVIDIA)

Unmasked Renderer: ANGLE (NVIDIA, NVIDIA GeForce RTX 3060 (0x00002503) Direct3D11 vs_5_0 ps_5_0, D3D11)

WebGL Report Hash: 251d629a393c4f10bfffe3b506696fdd

WebGL Image Hash: 61b18870e8f14f0058bc5533468c685c

Unmasked Vendor: Google Inc. (NVIDIA)

Unmasked Renderer: ANGLE (NVIDIA, NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti (0x00001C8C) Direct3D11 vs_5_0 ps_5_0, D3D11)

По результатам тестов мы видим, что значения при наложении шума изменились, и можем сделать вывод, что антидетект-браузер успешно подменяет наш отпечаток WebGL.

##### Как антифрод-системы определяют подмену отпечатка WebGL?

Антифрод-системы используют методы, позволяющие распознать подделку отпечатка WebGL:

- Проверка отклонений. Система анализирует и сравнивает отпечаток WebGL с параметрами устройства, такими как максимальное количество uniform-переменных и поддерживаемые расширения. Если значения не совпадают с реальными характеристиками устройства, это может указывать на подделку.
    
- Искажение рендеринга. Антифрод-системы могут создавать изображения и проверять, как устройства рендерят определенные объекты. Например, если WebGL-рендеринг на устройстве не соответствует стандартным параметрам, это может сигнализировать о подмене.
    
- Тестирование стабильности параметров. В системе могут быть тесты, проверяющие стабильность работы шейдеров и текстур, поскольку их изменение может выявить поддельный GPU.

Наиболее важными параметрами для антифрод-систем в WebGL являются: информация об устройстве (unmaskedVendor, unmaskedRenderer, vendor, renderer, shadingLanguage, version, shadingLanguage2, version2), технические характеристики (maxFragmentUniformVectors, maxTextureSize) и extensions.

Антидетект-браузеры успешно подменяют информацию об устройстве, посмотрим, как антифрод-системы могут проверять технические параметры: проверим реальные значения maxFragmentUniformVectors откроем в браузере нашу тестовую страницу <a href="test-webapi.tech/webglmaxfr" target="_blank">https://test-webapi.tech/webglmaxfr</a>, которая проверяет максимальное количество векторов униформ под нагрузкой.

Браузер Chrome на компьютере:

Реальное значение соответствует заявленному в свойствах браузера.

Так как десктоп-устройства обычно имеют значение maxFragmentUniformVectors равное 1024, откроем эту же страницу на мобильном телефоне Android в браузере Chrome:

В браузере мобильного телефона данные, полученные из свойств браузера, так же соответствуют реальным характеристикам.

Теперь попробуем в антидетект-браузере подменить значения на значения телефона и повторим тест.

Откроем нашу тестовую страницу:

Антидетект-браузер с подменой значения maxFragmentUniformVectors не прошёл проверку, и это логично ведь мы запускаем его на нашем компьютере со значением maxFragmentUniformVectors:1024

Проведём аналогичный тест для maxTextureSize, откроем в браузере нашу тестовую страницу <a href="test-webapi.tech/webglmaxt" target="_blank">https://test-webapi.tech/webglmaxt</a>, которая проверяет под нагрузкой максимальный размер текстуры в контексте Webgl.

Браузер Chrome на компьютере:

Реальное значение соответствует заявленному в свойствах браузера.

Так как десктоп-устройства обычно имеют значение maxTextureSize равное 16384, откроем эту же страницу на мобильном телефоне Android в браузере Chrome:

Теперь попробуем в антидетект-браузере подменить значения на значения телефона и повторим тест

Проверим значение на сайте browserleaks.com

Откроем нашу тестовую страницу

Антидетект-браузер с подменой значения maxTextureSize не прошёл проверку, наш тест обнаружил, что размер текстуры 4097поддерживается нашим браузером, и это логично, ведь мы запускаем его на нашем компьютере со значением maxTextureSize:16384

##### **Расширения** **WebGL**

Рассмотрим каким образом антифрод системы могут использовать информацию о расширениях WebGL для идентификации пользователей. Список расширений отличаются на уровне типов устройств и производителей. Для идентификации пользователей антифрод-системами может использоваться проверка поддержки каждого из известных расширений в браузере пользователя. Посмотрим на простом примере как это может выглядеть:

В примере, для упрощения, напротив каждого расширения WebGL указаны две цифры, первое значение указывает на то, объявлено или нет расширение в свойствах браузера, вторая цифра указывает на то, поддерживается расширение или нет после проверки тестированием. В результате такого большого количества значений можно получить достаточно уникальный хэш для каждого пользователя.

#### **Тесты производительности** **WebGL**

На тестовой странице создадим программу, которая будет проверять производительность устройства и вычислим время, за которое наша программа будет выполняться.

Результаты для десктоп-устройств:

NVIDIA GeForce RTX 3060: 2023.6 мс

AMD Radeon RX580: 1132.0 мс

AMD Radeon™: 1611.2 мс

Intel, UHD 620: 2576.1 мс

Vulkan 1.3.0: 1364.2 мс

Результаты для мобильных устройств:

Mali-G77: 3369.3 мс

Mali-G76: 5111.1 мс

Adreno™ 642L: 4534.0 мс

Adreno™ 642: 5763.3 мс

Adreno™ 618: 9821.0 мс

По результатам теста заметно, что мобильные устройства намного дольше справляются с отрисовкой задания WebGL, но значительную разницу во времени выполнения удаётся получить только в тестах со сложными заданиями, которые навряд ли могут быть применены в антифрод-системах, в тестах с простыми заданиями достаточно проблематично делать выводы о производительности устройств оценивая время, затраченное на выполнение заданий на отрисовку графики WebGL.

##### **WebGL** **на примере** **Amazon** **и** **Facebook**
Рассмотрим на примере двух сайтов, какие данные они получают о пользователе с помощью технологии WebGL.

Откроем главную страницу Amazon, и с помощью инструментов разработчика поищем в java sсrypt файлах функции, в которых встречается “renderer”, “canvas”, “webgl”,”vendor”, и исследуем, какие данные получает сайт с помощью этих функций.

В результате мы увидим, что сайт Amazon на главной странице собирает информацию о свойствах Vendor, Renderer и Extensions.

Повторим проверку на сайте Facebook.

Сайт Facebook на странице входа в аккаунт собирает информацию о Vendor, Renderer из браузера пользователя.

Можем сделать вывод, что при создании новых аккаунтов на этих сайтах, желательно, чтобы проверяемые свойства WebGL различались между аккаунтами, а при повторном использовании/входе - свойства не менялись в рамках одного профиля.

##### **Frames Per Second (FPS)**
Этот параметр измеряет частоту, с которой обновляется изображение.

WebGL, позволяет разработчикам получать данные о FPS непосредственно в браузере, что часто используется в антифрод-системах. У обычного пользователя, в подавляющем большинстве случаев, значение FPS находится на уровне 60 и выше, в то время как программы часто снижают это значение до 30, с целью снизить нагрузку на оборудование при работе. Такое изменение FPS в меньшую сторону для антифрод-систем является важным показателем использования автоматизации действий в браузере.

#### Заключение

Во многих антифрод-системах на популярных ресурсах технология WebGL используется и позволяет не только идентифицировать устройства пользователей через уникальные графические отпечатки, но и предоставляет инструменты для выявления и предотвращения мошенничества. Применение методов проверки на подмену, анализа стабильности параметров и сравнения с реальными характеристиками устройств значительно повышает эффективность антифрод-систем. Подмена значений и использование шума антидетект-браузерами в WebGL не является волшебным способом для обхода защиты популярных сайтов.

В заключении статьи представим возможный метод определения шума WebGL:

Изменение результатов отрисовки в WebGL с помощью наложения шума основано на подмене значений цвета пикселей, а конкретно цвета полупрозрачных пикселей. Представленный подход находится в стадии тестирования и не охватывает все возможные варианты подмены.

Приступим к тестам:

Откроем страницу <a href="test-webapi.tech/webgltamper" target="_blank">https://test-webapi.tech/webgltamper</a> в обычном браузере Chrome:

Повторим в антидетект-браузере без использования шума:

Теперь проверим в антидетект-браузере с наложением шума WebGL:

Разберёмся каким образом в этом подходе вычисляется наложение шума. Сначала мы получаем hex из буфера webgl, и раскодируем hex в обратном порядке кодированию, в результате получаем значение цвета для каждого пикселя в изображении, последовательность этих действий полностью соответствует получению значений в антифрод-системах. На следующем шаге мы сравниваем цвет пикселя основной части фигуры, отрисованной с помощью WebGL (красный), и цвет полупрозрачного пикселя, который находится на границе белого фона и треугольника, в нашем случае мы сравниваем значения красного оттенка R и прозрачности A, в результате чего получаем разницу значений в процентах. На обычных устройствах разница между красными оттенками и прозрачностью двух таких пикселей должна быть одинаковой (в теории наш цвет пикселя должен изменяться на такое же значение, на которое изменяется значение его прозрачности), а при наложении шума способом замены цветов полупрозрачных пикселей, разница красных оттенков и прозрачности между двумя пикселями изменяется.

На скриншотах из теста мы видим, что разница между красными оттенками без наложения шума имеет значение R: 50.20% и разница в прозрачности этих же пикселей A: 50.20%, при наложении шума в антидетект-браузере мы получаем следующие значения R: 48.63% и A: 50.59%

В этой статье мы разобрали каким образом антифрод-системы могут использовать технологию WebGL для идентификации пользователей, обнаружения пользователей, использующих подмену отпечатка. Технология WebGL позволяет собрать большое количество информации для идентификации пользователей, по этой причине она часто используется в антифрод-системах. В то же время изменение информации о видеокарте (unmaskedVendor, unmaskedRenderer, vendor, renderer, shadingLanguage, version, shadingLanguage2, version2) в рамках одной линейки производителя видеокарт позволяет изменить отпечаток и не вызывать подозрение у антифрод-систем.

В следующей статье мы продолжим разбор технологий браузера, используемых в антифрод-системах.

_Bannykh M.V._

Еще не с нами?

Зарегистрируйтесь, чтобы получить доступ ко всем возможностям сайта.

Регистрация

Технология Canvas в Антифрод-системах и методы идентификации пользователей.

Статья рассматривает технологию Canvas в веб-разработке, её применение в антифрод-системах, методы создания и подмены отпечатков, а также влияние наложения шума на идентификацию пользователей.

Antidetect

26.10.24

Антидетект

Сравнение производительности и возможностей WebGPU на различных устройствах для антифрод-задач

Технология WebGPU в Антифрод-системах и методы идентификации пользователей

Эта статья описывает, как технология WebGPU помогает антифрод-системам в идентификации пользователей и борьбе с фродом, используя уникальные графические отпечатки устройств. Рассматриваются возможности WebGPU в создании точных цифровых отпечатков и выявле

_Bannykh M.V._

09.11.24

Технология WebGL в Антифрод-системах и методы идентификации пользователей

Похожие посты

Технология Canvas в Антифрод-системах и методы идентификации пользователей.

Технология WebGPU в Антифрод-системах и методы идентификации пользователей