Browser-Fingerprinting: Wie eindeutig seid ihr im Netz identifizierbar?

Der Lehrstuhl für Informatik an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg führt eine Langzeitstudie zum Thema Browser-Fingerprinting durch. Ziel der Arbeit ist es, die Auswirkungen der Technologie auf die Privatsphäre von Internetnutzern zu untersuchen und dazu beizutragen, den Schutz persönlicher Daten voranzutreiben.

Der Begriff Browser-Fingerabdruck beschreibt die Tatsache, dass Internetnutzer häufig allein schon aufgrund der von Ihnen verwendeten Technologien, darunter Merkmale wie der Webbrowser, dessen Version und eventuell installierte Erweiterungen sowie weitere Faktoren wie das Betriebssystem die Bildschirmauflösung oder auch die Liste der installierten Schriften in hohem Maß identifizierbar sind. Ähnlich wie mithilfe von Cookies lässt sich ein Nutzer auch durch seinen Browser-Abdruck wiedererkennen und zum Teil auch über mehrere Webseiten hinweg verfolgen.

Die Forscher der Friedrich-Alexander-Uni betonen damit verbunden aber auch, dass diese Technik nicht grundlegend schlecht sein muss, sondern man sie beispielsweise auch dazu verwenden könne, um Online-Konten besser zu schützen und verdächtige Anmeldungen besser zu erkennen. Angesichts der nicht zuletzt auch von Apple initiierten Anti-Tracking-Maßnahmen und der damit verbundenen „Entwertung“ von Cookies wird das Browser-Fingerprinting mittlerweile allerdings auch verstärkt von Werbeanbietern und neugierigen Onlinediensten verwendet.

Teilnehmer können persönlichen Fingerabdruck prüfen

Für Teilnehmer ist die Studie nicht zuletzt auch deswegen interessant, weil sie wöchentlich überprüfen können, wie eindeutig sie anhand ihres Browser-Fingerabdrucks identifizierbar sind. Grundsätzlich geht man im Rahmen der Teilnahme aber keinerlei Verpflichtung ein und kann sich jederzeit wieder abmelden.

Das Forscherteam der Uni Erlangen-Nürnberg dürfte zumindest älteren Lesern von ifun.de bekannt sein. Vor neun Jahren hatte der gleiche Lehrstuhl eine iPhone-App am Start, mit deren Hilfe sich die Wiedererkennbarkeit von Nutzern anhand charakteristischer Gerätemerkmale aufzeigen ließ. Ein Jahr zuvor hatten Studierende der gleichen Uni die von iOS erstellten HotSpot-Passwörter analysiert.