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Web Tracking 的資安攻擊與防禦策略：淺析當代瀏覽器的隱私議題 （iThome鐵人賽系列書）【軟精裝】 (1版)
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【簡介】
隱匿卻無所不在的隱私威脅
從 Web Tracking 技術的攻擊、防禦、歷史發展，
探討當代瀏覽器最重要的隱私議題之一
本書內容改編自第14 屆 iThome 鐵人賽 Security 組冠軍系列文章《天羅地網：淺談 Web Tracking 的過去、現在、未來》。內容涵蓋 Web Tracking 相關技術的基礎、實際案例， 以及未來發展。Web Tracking 意指「在不同情境中重新識別使用者，而且技術上無須使用者的期待或同意」。常見的相關技術包含 Cookie 與 Browser Fingerprinting 等。藉由 Web Tracking，追蹤者可以暗中記錄使用者的行為，推斷其偏好及傾向，以預測或甚至操弄使用者的行為。Web Tracking 相關技術無疑是當今網路生態中最具有隱私侵犯性的技術。
▇ 正常功能如何濫用於隱私侵害，以及如何防禦
Web Tracking 技術的一大特色在於，其所使用的瀏覽器功能大多不是一開始便設計於追蹤使用者，然而因為一些設計上的缺陷或預料之外的利用方式，使得這些功能可以被濫用於追蹤使用者。當今存在兩種不同的反制徑路：第一，是對於 Web Tracking 技術的防禦，探討如何避免被追蹤；第二，是討論如何在保護隱私的前提下達成那些 Web Tracking 希望做到的目標。這個反制的過程有來自資安社群、瀏覽器開發商、廣告產業界、學界的輸入，雖然都打著保護隱私的稱呼，卻因各式問題而有不少爭議與衝突意見。
▇ 從基礎瞭解 Web Tracking 的技術發展
本書將從最基礎開始講起，討論過去與現在曾經出現的幾個經典 Web Tracking 技術以及其防禦。同時，也會探討幾個真實世界的案例。本書的最後一章則會討論隱私保護的次世代 Web Tracking 技術。讀者除了會學習到相關技術以外，也會對於一些看似正常、合理的功能可以如何被濫用有更多的了解，並認識到如何分析一個功能所具有的潛在資安與隱私威脅。
本書特色
從攻擊到防禦：同時探討追蹤技術的攻擊與防禦面向
PoC 程式解析：藉由範例程式碼與講解輔助概念理解
實際案例分析：由案例分析瞭解追蹤技術的實際應用
隱私保護技術：探究次世代追蹤技術將如何兼顧隱私
目標讀者
・對網頁安全、瀏覽器安全與隱私、網路隱私等議題感興趣者
【目錄】
前言
第一章 初探 Web Tracking
1-1 什麼是 Web Tracking
Web Tracking 與 Security 的關係
Web Tracking 與廣告投放
Web Tracking 的用途
1-2 背景知識
第二章 Stateful Tracking
2-1 Cookie
First-party & Third-party Cookie
Third-party Cookie 如何做到 Cross-site Tracking
SameSite Cookies
Third-party Cookie 的輓歌⋯⋯嗎？
Firefox 的防禦手段
Safari 的防禦機制：ITP
Storage Access API
Chrome 的防禦機制：CHIPS
Cookie Syncing
2-2 典型與意料之外的儲存位置
Local Storage
IndexedDB
Cache
HSTS SuperCookie
Favicon SuperCookie
2-3 達成 Cross-Site Tracking 的其他方法
CNAME Cloaking
Bounce Trackers
Link Decoration
2-4 Content Blocking
Content Blocker 的不同阻擋樣態
Content Blocker 如何阻擋請求
如何偵測廣告與 tracker
如何維持網站功能性
如何繞過基於 Filter List 的 Content Blocking
2-5 案例分析：Facebook 的 Web Tracking
FB Pixel 之前的追蹤
FB Pixel 是什麼
FBCLID 如何運作
防禦
第三章 Stateless Tracking
3-1 Browser Fingerprinting 是什麼
Browser Fingerprinting 範例
Browser Fingerprinting 如何用於追蹤
Browser Fingerprinting 特徵的理想性質
Browser Fingerprinting 的特性
Active 與 Passive Fingerprinting
Browser Fingerprinting 的防禦策略
3-2 Information Theory
Information
Surprisal
Entropy
Anonymity Sets
3-3 Passive Fingerprinting
IP Address
HTTP Request Header
TLS Fingerprinting
3-4 螢幕與視窗資訊
使用 JavaScript 獲得螢幕與視窗大小
使用 CSS 獲得視窗大小
解法
3-5 Fonts Fingerprinting
篩選待測字型
檢查字型是否存在
防禦
3-6 Canvas Fingerprinting
背景
為何 Canvas Fingerprinting 存在
如何產生 Canvas Fingerprint
防禦
3-7 WebGL Fingerprinting
背景：何謂 WebGL
WebGL Report Fingerprinting
WebGL Canvas Fingerprinting
防禦
3-8 WebRTC Fingerprinting 與 Media Device Fingerprinting
Fingerprinting
WebRTC Fingerprinting
Media Device Fingerprinting
3-9 Web Audio Fingerprinting
Web Audio API
Web Audio Fingerprinting
Fingerprinting Vectors
為何 Web Audio API 會產生不同結果
解法
3-10 Browser Extensions Fingerprinting
Browser Extension 簡介
如何偵測 Browser Extension 是否存在
防禦
3-11 Ad blocker Fingerprinting
如何檢測 Filter List 啟用狀態
優勢與限制
防禦
3-12 Battery Status Fingerprinting
Battery Status API
Battery Status Fingerprinting
防禦
3-13 JavaScript-less Fingerprinting
選擇性執行 CSS Rules
Fonts Fingerprinting by @font-face
HSTS SuperCookie with CSS
結語
3-14 Browser Fingerprinting 的防禦以及其如何失敗
為何 Anti-Fingerprinting 這麼難？
Browser Fingerprinting 的防禦手段
為何偽造數值很困難？
Privacy Paradox：失敗的 Anti-Fingerprinting
技術會使Fingerprinting 更容易
3-15 Privacy Budget
Privacy Budget 如何運作
Privacy Budget 的批評
結語
3-16 Fingerprint 的改變與連結
Fingerprint 的穩定度
Fingerprint 為何會更新？
如何串連不同 Fingerprint
第四章 Privacy-preserving Web Tracking
4-1 Web Tracking 可能兼顧隱私嗎？
何謂 Privacy-preserving
Privacy-preserving Web Tracking？
瀏覽器的隱私革命
4-2 FLoC
FLoC 是什麼？想解決什麼問題？
FLoC 的運作方式
FLoC 的批評
FLoC 的攻擊
結語
4-3 Topics API
Topics API 如何運作
隱私分析
攻擊
結語
4-4 Unified ID 2.0
Unified ID 2.0 如何運作？
安全分析
隱私分析
結語
4-5 Private Click Measurement
PCM 要解決什麼？
PCM 如何運作
安全性分析
PCM 的批評
結語
4-6 Interoperable Private Attribution
IPA 想解決什麼
IPA 如何運作
IPA 的優勢與限制
4-7 P3P、DNT、GPC
Platform for Privacy Preferences（P3P）
Do Not Track（DNT）
Global Privacy Control（GPC）
結語
參考資料
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◎透過JCAATs AI稽核軟體，輕鬆查核通用資安漏洞公告(CVE)預防資安風險。
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1. 資通安全電腦稽核與案例探討
2. ISO 27001:2022資訊安全、網宇安全及隱私保護重點
3. 通用漏洞披露(CVE)警訊相關規範
4. AI人工智慧稽核軟體應用簡介
5. 文字探勘技術架構與自然語言處理
6. JCAATs 指令實習: JOIN勾稽比對、公式欄位、TextClould文字雲、JOIN-MNAY-To-MANY高風險關鍵字大法、進階函式等
7. 通用資安漏洞(CVE) OPEN DATA資料來源
8. 實例上機演練一 : 國際通用漏洞披露(CVE)OPEN DATA匯入
9. 實例上機演練二 : 國際通用漏洞披露(CVE)警訊量年度趨勢分析
10. 實例上機演練三 : 國際通用漏洞披露(CVE)風險關鍵字文字探勘
11. TF-IDF文字分析機器學習演算法於資安風險字典實務應用
12. 實例上機演練四 : 查核資訊資產是否有資安漏洞風-以CVE log4j為例
13. 資安漏洞查核稽核資料倉儲來源與應用實務
14. 實例上機演練五 : AI設備漏洞高風險分析查核
15. 歐盟AI人工智慧法-準確、穩定與網路安全
16. 資安漏洞公告(CVE)稽核機器人應用實務
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現省:
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