Canvas, WebGL et Audio : les trois fingerprints qui survivent à chaque redémarrage

Pourquoi ces trois-là, parmi des dizaines

Un script de fingerprinting moderne sonde une quarantaine de vecteurs sur une page classique : User-Agent, taille d'écran, headers de langue, liste de polices, plugins installés, décalage de fuseau horaire, précision du pointeur, hardware concurrency. La plupart de ces valeurs sont des entiers courts ou des chaînes courtes, et chacune apporte en pratique un à cinq bits d'entropie. C'est utile comme ciment, pas comme identifiant.

Canvas, WebGL et AudioContext jouent dans une autre catégorie. Chacun envoie une charge déterministe dans l'appareil et hashe la sortie. Le hash dépend du silicium GPU, de la version du driver, du moteur de rastérisation des polices de l'OS, de la stratégie d'anti-aliasing et de l'implémentation en virgule flottante du sous-système audio. C'est pour cette raison qu'une installation neuve de Chrome sur la même machine produit le lendemain presque les mêmes trois hashes, alors que la même machine avec un autre driver GPU en sort des valeurs nettement différentes.

Les chiffres du jeu de données EFF Cover Your Tracks et du corpus Inria AmIUnique situent le hash canvas autour de dix bits d'entropie, les informations renderer WebGL entre six et huit bits, et AudioContext à quatre ou cinq bits. Une session qui expose les trois passe largement les dix-huit bits, de quoi t'isoler parmi un quart de million d'utilisateurs. Largement suffisant pour de l'ad targeting, du fraud scoring et la plupart des pipelines analytics.

Le fingerprinting Canvas en détail

Un fingerprint canvas, c'est le hash d'une image que ton navigateur a dessinée sans jamais te la montrer. Le script crée un <canvas> hors écran, le remplit de quelques formes et d'une chaîne de texte en deux ou trois polices, appelle toDataURL() puis hashe les octets PNG obtenus. Tu ne vois rien passer, l'opération dure quelques millisecondes.

Le hash reste stable sur une machine donnée parce que le chemin de rendu est déterministe. Même GPU, même driver, même moteur de rastérisation, même mode d'anti-aliasing : même PNG, octet pour octet. Modifie l'un de ces paramètres et le hash bascule. C'est aussi pour cela qu'après une mise à jour majeure de Windows, un utilisateur jusque-là stable peut soudain ressembler à un nouveau venu pour un tracker, et que les machines d'entreprise aux drivers verrouillés se ressemblent presque toutes.

Le squelette de l'attaque ressemble à ceci :

const c = document.createElement("canvas");
const ctx = c.getContext("2d");
ctx.textBaseline = "alphabetic";
ctx.font = "14px 'Arial'";
ctx.fillStyle = "#069";
ctx.fillText("Cwm fjordbank glyphs vext quiz, ", 2, 15);
ctx.fillStyle = "rgba(102,204,0,0.7)";
ctx.fillText("Cwm fjordbank glyphs vext quiz, ", 4, 17);
const png = c.toDataURL();
// hash(png) devient ton fingerprint canvas

Ce snippet n'a rien d'exotique. C'est en gros la routine que FingerprintJS, ThreatMetrix et Cloudflare Bot Management déclenchent dès le premier contact, avec quelques variantes. Brave et uBlock Origin se défendent en injectant un petit bruit par session avant la lecture, ce qui donne un hash différent à chaque tour. Contre les agrégateurs naïfs, ça fonctionne. Sauf que la protection elle-même reste détectable : un hash qui ne se répète jamais est un signal en soi, et les trackers te rangent dans la catégorie « utilisateur avec randomisation canvas ».

Le fingerprinting WebGL en détail

WebGL ouvre à la page un accès direct à ton GPU via une couche JavaScript de l'API OpenGL ES. Deux choses sautent aux yeux. D'abord, une petite extension nommée WEBGL_debug_renderer_info expose en clair le fabricant de la GPU et la chaîne renderer. Sur la plupart des postes de bureau, cela ressemble à ANGLE (NVIDIA, GeForce RTX 4070, OpenGL 4.5.0) ou à quelque chose d'aussi précis. Cette seule chaîne peut porter plus de dix bits d'entropie à elle seule, parce qu'elle inclut la branche du driver et parfois un hash de build.

Ensuite, même quand l'extension est masquée ou désactivée, le rendu d'une scène 3D moyennement complexe (un tore texturé, une sphère en dégradé, quelques triangles en rotation) reste hashable. Les différents compilateurs de shaders, réglages de précision et implémentations de blending déplacent les pixels de quantités infimes mais constantes. Le script relit le framebuffer avec readPixels(), le hashe et enregistre le résultat.

Désactiver WebGL purement et simplement reste la défense la plus propre et la plus coûteuse. Google Maps, la majorité des jeux dans le navigateur, la moitié des outils SaaS modernes qui rendent des graphiques sur GPU et un nombre étonnant de visualiseurs 3D d'e-commerce arrêtent de fonctionner. Firefox propose la préférence webgl.disabled pour qui accepte ce compromis. Tor Browser garde WebGL activé mais normalise la chaîne renderer sur une valeur unique pour toutes les installations Tor d'une même plateforme. Voilà pourquoi deux utilisateurs Tor sur du matériel complètement différent renvoient la même signature WebGL à la page.

Le fingerprinting AudioContext en détail

Le fingerprinting AudioContext est le plus discret des trois, à tous les sens du terme. Le script instancie un OfflineAudioContext, génère une onde triangulaire ou sinusoïdale à fréquence fixe, la passe dans un compresseur de dynamique aux paramètres figés, puis relit les échantillons sous forme de Float32Array. Aucun son n'atteint les haut-parleurs. Pas besoin d'avoir le son activé, les écouteurs n'ont rien à voir non plus. Ce qui compte, c'est le calcul en virgule flottante que ta pile audio a utilisé pour produire ces échantillons.

La sortie audio sonne pareil pour l'oreille humaine (et pour tout analyseur de spectre qui s'intéresse au contenu audible), mais les valeurs float32 sous-jacentes diffèrent selon l'implémentation de l'algorithme de compresseur. Les builds de navigateurs, les moteurs audio des OS et même certaines révisions de microcode CPU déplacent les bits de poids faible selon des motifs stables. Hasher le buffer ou en faire la somme donne un nombre qui survit aux redémarrages, aux réinitialisations de profil et à la plupart des extensions.

AudioContext porte moins d'entropie que canvas (généralement quatre à cinq bits), donc seul, il ne sort personne du lot. Sa vraie valeur pour un tracker, c'est que quasiment personne ne le contre. Canvas et WebGL captent l'attention bruyante des outils de privacy ; l'audio passe en dessous. Un script qui retrouve les mêmes hashes canvas et audio sur deux sessions place une bien plus grande confiance dans la correspondance que canvas seul ne pourrait le justifier, parce que la valeur audio ne se reproduit pratiquement jamais par hasard.

Les trois face à face

Mis côte à côte, les trois vecteurs n'ont pas les mêmes forces. Le tableau ci-dessous résume ce que chacun rapporte à un tracker, ce que la défense te coûte et à quel point cette défense reste visible.

Le schéma est constant. Chaque vecteur est difficile à neutraliser isolément, et les défenses qui marchent se remarquent. Un tracker qui voit un canvas normal, un WebGL normal et un AudioContext absent regarde une tranche minoritaire de la population, et ça aussi, c'est identifiant.

Pourquoi Tor en laisse encore fuiter un

Tor Browser est la défense grand public la plus agressive contre le fingerprinting statique. Par défaut, les lectures de canvas renvoient une image blanche uniforme (l'utilisateur est invité à confirmer avant qu'une vraie donnée ne soit laissée passer). WebGL reste activé, mais la chaîne renderer est normalisée sur une seule valeur pour toutes les installations Tor d'une même plateforme, et le rendu est arrondi pour gommer la variance des drivers. Deux des trois vecteurs sont pratiquement morts sous Tor.

AudioContext, c'est le fil qui dépasse. Le modèle de menace du Tor Project le prend en compte (le ticket tor-browser#13017 et les rapports de bug Mozilla associés traînent depuis des années), mais la sortie en virgule flottante d'un OfflineAudioContext dépend toujours de la chaîne de build. Un Tor Browser sous Linux x86_64 face à un Tor Browser sous macOS arm64 produit des hashes audio mesurablement différents, même quand les deux annoncent la même chaîne de plateforme. Des chercheurs ont publié plusieurs fois des distinguishers AudioContext qui fonctionnent sur Tor, déjà dans le papier AmIUnique d'origine et plus récemment dans des travaux académiques de suivi.

Le correctif est compliqué parce que l'alternative consiste à désactiver entièrement OfflineAudioContext, ce qui casse toute application web qui décode de l'audio en arrière-plan (lecteurs de podcasts, visioconférence, jeux dans le navigateur, outils d'accessibilité). Le Tor Project est resté prudent sur ce changement. Résultat : même le navigateur grand public le plus durci continue d'exposer un des trois.

Ce qui vient vraiment à bout des trois

Les trois vecteurs ont un point commun : ils dérivent tous du comportement matériel physique. Les défenses purement logicielles aident, mais les seules vraies réponses changent ce que la page voit de ta machine, pas ce que ta machine est en réalité.

FAQ

Là où ça te laisse

À eux trois, Canvas, WebGL et AudioContext dépassent dix-huit bits d'entropie sur une session classique. De quoi isoler un utilisateur parmi plus de 250 000, et tous les outils pensés pour l'ère cookie (navigation privée, VPN, la plupart des extensions de privacy) les laissent intacts. Les hashes sortent de ta GPU, de tes drivers, de tes polices et de ta pile audio : précisément la couche que ces outils n'atteignent jamais.

Défendre un vecteur à la fois se voit. Randomisation canvas, masquage WebGL et bruit audio produisent tous des anomalies détectables, et les trackers regroupent ainsi les utilisateurs « défendus » dans une catégorie plus petite et sans doute plus intéressante. Tor ferme deux des trois de manière convaincante et continue de laisser passer la signature audio. Le seul correctif qui ferme les trois en même temps change le matériel et la pile logicielle que la page a le droit de voir. En pratique, cela signifie une autre machine physique, une autre installation d'OS ou un navigateur distant conteneurisé comme Browser.lol.