¿Qué es la huella digital de tiempo de precisión?

Expert Network Defense Engineer
Huellas digitales de temporización de precisión es una técnica emergente en el ámbito del seguimiento web y la detección de bots, que aprovecha la precisión con la que un navegador informa de los eventos relacionados con el tiempo. La información de tiempo puede ser increíblemente útil para identificar características únicas del navegador y, a su vez, rastrear o distinguir a los usuarios en función de su comportamiento. Sin embargo, la creciente atención a la privacidad ha llevado a los fabricantes de navegadores a introducir intencionalmente imprecisiones en los datos de tiempo para dificultar la identificación precisa de los usuarios. En este artículo, exploraremos cómo funciona la temporización de precisión, cómo se puede manipular y su papel tanto en el raspado web como en la detección de bots.
Cómo funciona la temporización de precisión
En esencia, la temporización de precisión implica registrar y analizar los tiempos precisos de eventos específicos dentro de un entorno de navegador, como los tiempos de carga de página, los tiempos de ejecución de JavaScript o la latencia de red. Estos eventos se miden utilizando temporizadores de alta resolución, que pueden detectar el tiempo en nanosegundos, ofreciendo una medida excepcionalmente detallada y precisa del comportamiento del navegador.
Los navegadores utilizan API de temporización especializadas para recopilar estos valores, proporcionando a los desarrolladores información esencial para optimizar sus aplicaciones web. Algunas de estas API incluyen:
Tiempo de alta resolución (HRTime)
Esta API proporciona una medida extremadamente precisa del tiempo, lo que permite a los desarrolladores registrar eventos en microsegundos o incluso nanosegundos, lo que es mucho más preciso que la función Date()
tradicional de JavaScript.
API de rendimiento
Un conjunto de interfaces de navegador que miden el rendimiento de las páginas web. Por ejemplo, window.performance.now()
es un método que registra datos basados en tiempo de alta resolución, que se pueden utilizar para evaluar el rendimiento de carga de la página y la capacidad de respuesta.
Si bien estas métricas de temporización son esenciales para los desarrolladores centrados en la optimización del rendimiento, también presentan un posible problema de privacidad. Si no se protegen adecuadamente, la información de tiempo se puede utilizar para crear huellas digitales altamente precisas y únicas que rastrean a los usuarios en la web, independientemente de si han consentido cookies u otros métodos de seguimiento.
¿Cuál es el papel de la temporización de precisión?
La huella digital, en el contexto de la privacidad en línea, se refiere al proceso de recopilación de puntos de datos que pueden identificar de forma única a un usuario en función de las características de su navegador. Cuando se combina con otros métodos de seguimiento, la información de tiempo puede convertirse en una herramienta poderosa para crear una huella digital precisa y duradera de un usuario.
Cómo se crean las huellas digitales de tiempo:
Desfase de reloj
El desfase de reloj se refiere a pequeñas diferencias en cómo un navegador informa la hora del sistema, que puede variar ligeramente en función del hardware y el sistema operativo. Estas variaciones mínimas pueden acumularse y utilizarse como identificador único. Incluso si dos usuarios visitan el mismo sitio web en diferentes momentos, su desfase de reloj podría diferir, creando huellas digitales distintas.
Latencia de red
Las discrepancias de tiempo en los eventos relacionados con la red, como el tiempo entre una solicitud de servidor y la recepción de una respuesta, son otra fuente potencial de huellas digitales. Estas mediciones pueden diferir entre los usuarios debido a la distancia física entre ellos y el servidor, así como a la calidad de la conexión a Internet del usuario.
Los sitios web y los anunciantes pueden entonces agregar esta información para crear perfiles de los usuarios, rastreando sus movimientos y comportamientos en diferentes sitios y sesiones. La verdadera preocupación aquí es que esta información se puede recopilar sin el conocimiento del usuario, a diferencia de las técnicas de seguimiento tradicionales como las cookies.
Cómo manejan los navegadores la temporización de precisión
A medida que las implicaciones de privacidad de la temporización de precisión se hicieron evidentes, los desarrolladores de navegadores comenzaron a introducir medidas para oscurecer y aleatorizar la precisión de la información de tiempo. Estas técnicas ayudan a evitar la creación de huellas digitales precisas y persistentes basadas únicamente en eventos de tiempo.
Técnicas que utilizan los navegadores para evitar la huella digital de tiempo:
- Aleatorización y jitter
Una técnica común para frustrar la huella digital de temporización de precisión es introducir retrasos aleatorios o jitter en el tiempo informado por el navegador. Esto significa que incluso si dos usuarios realizan las mismas acciones, sus tiempos informados variarán ligeramente debido a la introducción deliberada de aleatoriedad.
- Latencia artificial
Algunos navegadores introducen deliberadamente pequeños retrasos entre ciertos eventos. Por ejemplo, un navegador puede insertar un pequeño retraso aleatorio entre la carga de imágenes o la ejecución de JavaScript, lo que dificulta que los sitios web localicen la sincronización exacta de una acción determinada.
- API de temporización aleatorizadas:
En lugar de devolver valores de tiempo exactos, los navegadores modernos pueden aleatorizar los valores informados por las API relacionadas con el tiempo, asegurando que las mediciones precisas no se puedan utilizar fácilmente para la huella digital. Esto significa que la misma acción realizada varias veces puede generar diferentes resultados, lo que reduce el riesgo de identificar a un usuario único.
Estos cambios en el comportamiento de la temporización se implementan para dificultar que los actores maliciosos recopilen datos de tiempo precisos que podrían utilizarse para la vigilancia o el seguimiento.
Huellas digitales de temporización de precisión en el raspado web
En el contexto del raspado web, la temporización de precisión se puede utilizar como un mecanismo de detección eficaz. Las herramientas de raspado web están diseñadas para recopilar grandes cantidades de datos de sitios web, a menudo de forma automatizada. Sin embargo, muchos sitios web implementan métodos sofisticados de detección de bots para identificar y bloquear a los raspadores. Uno de los indicadores clave de un raspador es sus patrones de sincronización consistentes y predecibles.
Por qué la temporización de precisión es importante para el raspado:
Los bots, a diferencia de los usuarios humanos, normalmente interactúan con los sitios web a velocidades mucho más rápidas y consistentes. Por ejemplo, si un raspador envía solicitudes a un servidor web a intervalos exactamente iguales, el servidor puede identificar fácilmente que este es probablemente un proceso automatizado en lugar de un usuario humano.
Por otro lado, los usuarios humanos tienden a interactuar con los sitios web de una manera más irregular e impredecible. Toman descansos entre clics, mueven el mouse de forma errática y pasan diferentes cantidades de tiempo en cada página.
Para detectar y prevenir la actividad de bots, muchos sitios web analizan el comportamiento de tiempo de las solicitudes entrantes, incluyendo:
- Tiempos de carga de página: Los raspadores a menudo cargan páginas mucho más rápido que los humanos.
- Frecuencia de solicitud: Los raspadores pueden enviar solicitudes a intervalos regulares, a diferencia de los humanos que tienden a navegar de forma más aleatoria.
- Retrasos de respuesta: Los bots pueden no experimentar la misma latencia de red que los humanos, especialmente si están alojados en servidores en la nube.
Técnicas de evasión para los raspadores:
Para evitar la detección, los raspadores pueden manipular o aleatorizar su comportamiento de tiempo. Algunas de las técnicas más efectivas incluyen:
Aleatorización deliberada de retrasos
Los raspadores pueden introducir programáticamente retrasos aleatorios entre las solicitudes para imitar los patrones de navegación humana. Esto puede implicar introducir pausas aleatorias entre las cargas de página, las solicitudes de red e incluso las ejecuciones de JavaScript.
Simulación de interacción similar a la humana
Los raspadores pueden simular interacciones similares a las humanas, como variar el tiempo que se pasa en cada página o introducir retrasos antes de realizar más solicitudes. Por ejemplo, simular el tiempo que tarda un humano en leer o desplazarse por una página puede hacer que el comportamiento del raspador sea más natural.
Navegadores sin cabeza con ajustes de temporización personalizados
Herramientas como Puppeteer o Playwright permiten a los raspadores controlar el entorno del navegador directamente. Estas herramientas permiten a los raspadores manipular el comportamiento de la temporización, ajustar la latencia y aleatorizar las acciones en tiempo real. Pueden hacer que el proceso de raspado parezca más humano y reducir las posibilidades de detección.
Rotación de proxy y suplantación de agente de usuario:
Si bien no están directamente relacionados con el tiempo, la rotación de proxies y las cadenas de agente de usuario pueden enmascarar aún más la identidad de un raspador. Combinar estas técnicas con la manipulación del tiempo puede ayudar a evadir aún más la detección.
Ejemplo de temporización de precisión en el raspado
Aquí tienes un ejemplo sencillo de cómo un raspador podría utilizar retrasos aleatorios entre las solicitudes para evitar ser detectado por sistemas de huella digital basados en la temporización:
python
import time
import random
def get_page(url):
# Retraso aleatorio para simular el comportamiento de navegación humana
delay = random.uniform(1.5, 5) # Retraso entre 1.5 y 5 segundos
time.sleep(delay)
# El código para recuperar la página va aquí
print(f"Obteniendo {url} después de {delay} segundos de retraso.")
Al introducir retrasos aleatorios como este, el comportamiento del raspador se vuelve mucho más impredecible, imitando la variabilidad natural que se observa en los usuarios humanos.
Prácticas recomendadas para la evasión mediante huellas digitales de temporización de precisión
Utiliza navegadores sin cabeza con control de tiempo
Los navegadores sin cabeza como Puppeteer o Playwright ofrecen herramientas poderosas para simular el comportamiento humano. Al ajustar programáticamente la temporización, puedes evitar dejar rastros consistentes que expongan tu actividad de raspado.
Introduce retrasos similares a los humanos
Utiliza retrasos aleatorios entre las interacciones. Evita patrones predecibles y repetitivos que se puedan marcar fácilmente como comportamiento automatizado.
Supervisa la variabilidad de tiempo
Algunas herramientas avanzadas, como Scrapeless, te permiten supervisar y ajustar el comportamiento de tiempo para asegurarte de que tu proceso de raspado no muestre patrones característicos de los bots.
Imita la actividad humana
Los raspadores deben intentar imitar la actividad humana natural, incluidas las tasas de solicitud irregulares, los tiempos de carga de página variados y las pausas que reflejan el tiempo que un humano podría pasar en una página.
Conclusión
Huellas digitales de temporización de precisión es una herramienta poderosa tanto para rastrear como para detectar comportamientos en línea. Al analizar los patrones de tiempo de los eventos web, los sitios web y los servicios pueden crear huellas digitales precisas que identifican de forma única a los usuarios. Sin embargo, con las funciones de privacidad modernas como la aleatorización y el jitter, los navegadores están trabajando para proteger a los usuarios de estos métodos de seguimiento.
Para los raspadores web, es fundamental comprender las huellas digitales de temporización de precisión y cómo evadirlas. Al manipular el comportamiento de la temporización, como introducir retrasos aleatorios y simular patrones de interacción similares a los humanos, los raspadores pueden evitar la detección y extraer datos con éxito sin ser marcados como bots.
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