Digital Fingerprinting Erklärung

Adrachin:

Ich interessiere mich für die in diesem Artikel:

https://tuta.com/de/blog/digital-fingerprinting-worse-than-cookies

beschriebene Technik. Welche Infrormationen hast Du dazu?

LiquidGPT:

Der Artikel auf Tuta.com behandelt das Thema digitales Fingerprinting, eine Technik zur Nachverfolgung und Identifikation von Nutzern im Internet, die wesentlich schwerer zu blockieren ist als herkömmliche Cookies.

🔍 Was ist Digitales Fingerprinting?

Digitales Fingerprinting sammelt eine Vielzahl von technischen Informationen über das Gerät und die Browserkonfiguration eines Nutzers. Diese Informationen werden kombiniert, um ein eindeutiges Profil zu erstellen, mit dem Nutzer auch ohne Cookies wiedererkannt werden können.

🧩 Welche Daten werden verwendet?

• Browser-Informationen: Typ, Version, installierte Plugins, Spracheinstellungen
• Geräteeigenschaften: Betriebssystem, Bildschirmauflösung, Zeitzone
• Hardware-Daten: CPU-Architektur, verfügbare Fonts, GPU-Informationen
• Netzwerk-Daten: IP-Adresse, WLAN-SSID (teilweise), Latenzzeiten
• Verhalten: Tippmuster, Scrollverhalten, Mausbewegungen

Da diese Merkmale in Kombination oft einzigartig sind, kann ein Nutzer mit hoher Wahrscheinlichkeit identifiziert werden.

🎯 Warum ist Fingerprinting problematisch?

1. Schwer zu blockieren:

   • Im Gegensatz zu Cookies, die der Nutzer löschen oder blockieren kann, basiert Fingerprinting auf passiven Informationen, die beim Besuch einer Website automatisch übertragen werden.

2. Anonymität untergraben:

   • Selbst in Browsern wie Tor oder mit VPNs kann Fingerprinting helfen, Nutzerprofile zu erstellen, wenn die Kombination der Merkmale einzigartig genug ist.

3. DSGVO-Problematik:

   • Fingerprinting gilt nach der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) ebenfalls als personenbezogenes Datum, da es zur Identifizierung beiträgt. Viele Websites nutzen es jedoch, ohne explizite Zustimmung einzuholen.

🛡️ Wie kann man sich schützen?

• Privacy-orientierte Browser:
  • 🔒 Tor Browser und Brave reduzieren die Menge an Fingerprinting-Daten.
• Anti-Fingerprinting-Extensions:
  • Add-ons wie uBlock Origin, Privacy Badger oder NoScript helfen.
• Standardisierte Einstellungen:
  • Je „normaler“ die Einstellungen, desto weniger eindeutig das Profil.
• User-Agent-Spoofing:
  • Tools, die Browserinformationen maskieren, erschweren die Identifikation.

⚡ Warum Fingerprinting „schlimmer“ als Cookies ist

• Cookies benötigen Nutzerzustimmung (zumindest in der EU).
• Fingerprinting erfolgt oft heimlich und ohne Zustimmung.
• Fingerprints bleiben bestehen, auch wenn Cookies gelöscht werden.

🤔 Wofür wird Fingerprinting genutzt?

• Werbung: Präzises Tracking für gezielte Werbung.
• Sicherheit: Banken nutzen es, um Betrug zu erkennen (z. B. wenn sich jemand mit einem neuen Gerät einloggt).
• Zensur und Überwachung: Regierungen und Unternehmen können Nutzeraktivitäten verfolgen.

🔄 Frage an dich:

Interessierst du dich für die technischen Details, wie Fingerprints generiert werden (z. B. mit Canvas-Fingerprinting oder WebGL-Fingerprinting), oder eher für die praktischen Schutzmaßnahmen?

Adrachin:

Mich interessiert ob dieser Fingerprint auch erkennen kann wenn ein Nutzer online geht mit einer anderen Hardware und gegebenenfalls mit einem anderen Nutzer Account.

LiquidGPT:

Das ist eine spannende Frage! Tatsächlich kann digitales Fingerprinting in gewissem Umfang auch erkennen, wenn ein Nutzer mit anderer Hardware oder einem anderen Nutzer-Account online geht – aber es hängt von der Tiefe und Art des Fingerprinting ab.

🕵️‍♂️ Wie kann Fingerprinting Nutzer trotz neuer Hardware oder Accounts erkennen?

1. Verhaltensbasiertes Fingerprinting (Behavioral Fingerprinting)

• Tippmuster (Keystroke Dynamics): Wie schnell und in welchem Rhythmus jemand tippt.
• Mausbewegungen & Scrollverhalten: Individuelle Bewegungsmuster der Maus.
• Navigationsmuster: Welche Seiten besucht der Nutzer, wie lange verweilt er dort?

👉 Warum effektiv? Diese Verhaltensmuster sind schwer zu ändern und können Nutzer geräteübergreifend identifizieren, selbst wenn Hardware, Browser oder IP-Adressen wechseln.

2. Netzwerk- und Kontextanalyse

• IP-Kombinationen & Netzwerkpfade: Selbst mit VPN können subtile Timing-Variationen in der Netzwerkkommunikation eine Wiedererkennung ermöglichen.
• Zeitzonen, Spracheinstellungen, Standortmuster: Bleiben diese trotz Hardwarewechsel gleich, steigt die Wahrscheinlichkeit einer Identifikation.
• Gerätecluster-Analyse: Wenn ein Nutzer regelmäßig mit unterschiedlichen Geräten von denselben Netzwerken zugreift, kann ein Zusammenhang hergestellt werden.

3. Geräteübergreifende Korrelation (Cross-Device Tracking)

• Unternehmen wie Google und Facebook setzen auf Modelle, die Verhaltensdaten und Netzwerkcharakteristika kombinieren, um Nutzer wiederzuerkennen, selbst wenn sie:
  • Ein neues Gerät verwenden.
  • Einen anderen Browser oder ein frisches Nutzerkonto nutzen.
  • Sogar andere Login-Daten verwenden.

👉 Beispiel: Wenn jemand auf einem Smartphone eine Webseite besucht und später dieselbe Seite auf einem Laptop aufruft – mit ähnlichen Surfgewohnheiten oder Verhaltensmustern – kann eine probabilistische Zuordnung erfolgen.

4. Machine-Learning-gestütztes Fingerprinting

• Moderne Tracking-Systeme nutzen KI-Modelle, um Muster in den Fingerprint-Daten zu erkennen.
• Was bedeutet das? Auch bei leichten Änderungen in der Hardware-Konfiguration erkennt das Modell „signifikante Ähnlichkeiten“ und ordnet die neue Fingerprint-Variante demselben Nutzerprofil zu.

🔒 Wie kann man diese Form der Identifikation erschweren?

• Verhaltensmuster variieren: Unterschiedliche Tipp- und Surfgewohnheiten auf verschiedenen Geräten.
• Isolierte Browser-Profile: Nutzung von Container-Tabs (z. B. Firefox Multi-Account Containers).
• Hardware-Identifikation maskieren: Virtuelle Maschinen oder Systememulationen können helfen.
• Netzwerk-Trennung: Unterschiedliche Netzwerke oder streng konfigurierte VPN-Verbindungen nutzen.
• Privacy-Focused Tools: Der Tor Browser minimiert Fingerprinting durch Vereinheitlichung von Fingerprints aller Nutzer.

🎯 Fazit:

• Ja, digitales Fingerprinting kann Nutzer trotz anderer Hardware und Accounts mit hoher Wahrscheinlichkeit wiedererkennen – vor allem durch Verhaltensanalyse und Netzwerk-Korrelation.
• Je mehr Datenpunkte gesammelt werden, desto robuster die Identifikation.
• Aber: Absolute Sicherheit gibt es nicht – durch gezielte Maßnahmen lässt sich die Wahrscheinlichkeit einer Wiedererkennung stark reduzieren.

👉 Interessiert dich, wie genau Canvas- oder Audio-Fingerprinting technisch funktioniert oder möchtest du mehr über Tools wissen, die solche Methoden verhindern? 😊