Elke pc blijkt een unieke audioprofiel te hebben. Met software voor het maken van audiofingerprint is dat profiel te koppelen aan een IP-adres en zo is een nieuw mechanisme ontstaan voor het in kaart brengen van surfgedrag van individuen.

Het probleem is dat geen enkele van de huidige privacybeschermende hulpmiddelen nu deze audiofingerprint tegenhoudt. De methode wordt overigens ook nog niet veel gebruikt, ontdekten onderzoekers van Princeton University. De audiostack zelf heeft een unieke profiel dat via de AudioContext API kan worden geïdentificeerd met een computer op afstand. De onderzoekers hebben een website waar iedereen zijn audiovingerafdruk kan laten checken.

De onderzoekers gebruiken software genaamd OpenWP om het gebruik van verschillende trackers te analyseren op de populairste sites op de ranglijst van Alexa. Daarbij keken ze niet alleen naar audiofingerprinting maar ook naar en aantal andere minder bekende methoden voor het online identificeren van computers, waaronder WebRTC IP, canvas fingerprinting, canvas font fingerprinting en battery API15. Zij kwamen tot de conclusie dat veel privacybeschermende software zoals Ghostery, weliswaar effectief waren in het blokkeren van cookies maar geen bescherming bieden tegen deze minder bekende trackingtechnieken.

De onderzoekers verwachten verder dat machine learning in de toekomst een belangrijke rol gaat spelen in privacybescherming. Daarmee kan automatisch het gebruik van privacyschendende technologie worden opgespoord, waar nu de producenten van privacybeschermende software nog handmatig blacklists moeten bijhouden. 

Alles bij de bron; AutomGids