Тепловые карты шейдеров выдают GPU точнее, чем кажется — но только в нужном режиме
Браузерное окружение передает больше данных, чем кажется. При построении heatmap через шейдеры снимают не «мощность», а поведение конвейера: размер тайлов, латентность рендер-пути, ограничения fill-rate, особенности компиляции и троттлинга. Анализируем энтропию параметров: чем стабильнее отклик на одинаковую сцену, тем плотнее fingerprint.
Искажения появляются там, где на результат влияют не железо, а внешние шумы:
— энергосбережение и thermal throttling;
— фоновые вкладки и конкуренция за GPU;
— разные пути компоновки canvas/WebGL;
— сглаживание, precision и порядок вызовов API.
Практически полезно не одно измерение, а серия прогонов с медианой и отбрасыванием выбросов. Если карта «плывет» между сессиями, это признак высокой вариативности среды, а не слабого устройства. Разбираем сигнатуру на уровне syscall: важнее не пик производительности, а форма распределения задержек и повторяемость артефактов. Критичны также признаки software rasterizer: они резко меняют профиль heatmap и ломают сравнимость с нативным GPU.
Для киберкриминалистики вывод простой: тепловая карта хороша как один слой корреляции, но не как единственный идентификатор. Скрытность — это не отсутствие следов, это шум, сливающийся с фоном.
Fingerprint-кузница
@fingerprint_forge_ubt
Тепловые карты шейдеров выдают GPU точнее, чем кажется — но только в нужном режиме
Этот пост опубликован в Telegram-канале Fingerprint-кузница. Подписаться можно по ссылке: @fingerprint_forge_ubt.