Forscher am International Secure Systems Lab (ISSL), einem Institut der TU Wien, veröffentlichten vor kurzem ein Paper unter dem Titel „A Practical Attack to De-Anonymize Social Network Users“ (PDF, 800 kb), in dem sie sich mit einer (nicht mehr ganz neuen aber recht wirksamen) Form der Ausspähung von Internetnutzern befassten: der De-Anonymisierung von Social-Network-Nutzern.
Der Internetnutzer als solcher ist zunächst nur ein kleines Element einer gigantischen und zudem rasch wachsenden Masse an Leuten, die im Internet aktiv sind. Doch durch das was er dort tut, welche Seiten er häufiger aufruft, welchen sozialen Netzwerken er sich anschließt und welche Dienste er nutzt, wird er zunehmend individueller und leichter von der Masse abgrenzbarer. Er schafft sich sozusagen einen nutzerindividuellen „Datenfingerabdruck“.
Die Wiener IT-Sicherheitsforscher dokumentieren einen technisch eher simplen Angriff, der eine seit zehn Jahren bekannte Sicherheitslücke ausnutzt. Betroffen sind alle Mitglieder von sozialen Netzwerken, die sich in dort angebotenen Interessensgruppen angeschlossen haben.
Was vielen Menschen unklar sein dürfte: Diese Gruppenmitgliedschaften ergeben ein individuelles Profil, das Angreifer wie einen Fingerabdruck aus dem Browser ablesen können: „In einem sozialen Netzwerk gibt es eben nur sehr wenige Menschen, die in denselben Gruppen eingetragen sind“, erklärten die Wissenschaftler in einem Interview mit Spiegel Online. „Bei Xing sind 1,8 Millionen Mitglieder in etwa 6500 öffentlichen Gruppen organisiert. Über 750.000 davon haben eine einzigartige Gruppenkonstellation, einen eindeutigen Fingerabdruck“, so die Wissenschaftler vom ISSL.
Und diese Daten auf den Rechnern der Teilnehmer lassen sich über eine gut zehn Jahre alten Sicherheitslücke, dem sog. „History Stealing“, zur De-Anonymisierung und Identifizierung der Nutzer verwenden. Denn um bereits angeklickte Links auf einer Webseite in einer anderen Farbe darstellen zu können, erhalten Websites Zugriff auf den Browserverlauf. Und der enthält zahlreiche nutzerspezifische Informationen, aus deren Gesamtheit sich mit sehr hoher Genauigkeit konkrete Personen identifizieren lassen.
„Wir waren richtig überrascht, wie einfach das geht“, sagt Forschungsprojektleiter Wondracek, der zur praktischen Demonstration des Verfahrens eine Experimentierseite ins Web stellte, auf der Interessierte selbst testen können, was sich aus den Daten in ihrer Browser-Historie herausfischen lässt.
Gegen diese Angriffsart hilft nur strikte Datenhygiene und ein gehöriges Maß Paranoia, so Felix Knoke von Spiegel Online.
Doch was genau machen auf History Stealing basierende Datenspäherprogramme, um Nutzer eindeutig identifizieren zu können? Das beschreibt ein Artikel von Daniel Bachfeld auf Heise Security wie folgt:
Im Wesentlichen macht sich der Test zunutze, dass viele Xing-Nutzer über ihre Zugehörigkeit zu mehreren Gruppen identifizierbar sind. Nach Angaben von Thorsten Holz, Mitinitiator des Experiments, gebe es nur wenige Personen in einem sozialen Netz, die genau den gleichen Gruppen angehören. […]
Dazu habe man möglichst viele Gruppen in Xing und die dazugehörigen Foren gecrawlt, um einen Überblick über die Anwender von Xing zu erhalten und an URLs für den weiteren Test zu gelangen. […]
Der zweite Schritt ist der eigentliche Test: Durch spezielle Aufrufe der Webseite im Browser kann eine Webseite feststellen, ob eine gegebene Seite auf einem anderen Server vom jeweiligen Besucher in der Vergangenheit aufgerufen wurde (…). Damit lässt sich zunächst ermitteln, welche Gruppenseiten der Anwender besucht hat. In jeder gefundenen Gruppe prüft der Test nun, ob der aktuelle Besucher ein bestimmtes Mitglied der Gruppe (im Forum) ist – ebenfalls wieder mittels Durchprobieren der zuvor gesammelten URLs. Eine mehr oder minder eindeutige Zuordnung soll auch deshalb möglich sein, da es in einem sozialen Netz eindeutige URLs gibt, etwa das persönliche Profil. […]
Vergrößern Zur Ermittlung des “Group Fingerprints” muss der Test laut Bericht nur rund 92.000 URLs durchprobieren, was in weniger als einer Minute erledigt ist. Durch eine Korrelation der Daten lässt sich der Kreis noch weiter einschränken, sodass häufig nur ein einziger Nutzer übrig bleiben soll.
Dabei schlagen die Forscher auch Gegenmaßnahmen vor, mit denen sich Spähangriffe, wie ihrer zumindest erschweren lassen. Serverseitig könnten die Betreiber sozialer Netzwerke zufällige Tokens in die URLs einfügen, die das spätere Durchprobieren von URLs durch Spähprogramme erheblich erschweren. Auch müssten sich die Zugriffscharakteristika von Spähcrawlern beim URLs-Durchtesten mit Hilfe von Web Application Firewalls, Intrusion Detection Systemen u.ä. von denen normaler Nutzer unterscheiden und dann blocken lassen.
Benutzerseitig hilft es, den Zugriff auf die Browser-History zu verwehren, beispielsweise indem man bestimmte Seiten nur im datenarmen Privatmodus aktueller Browser aufruft, zusätzliche schützende Plug-ins wie NoScript zur Filterung von Scriptsprachenfunktionen für den Firefox verwendet oder schlicht regelmäßig die History löscht. Allerdings gehen solche Maßnahmen stets auch mit Bequemlichkeits- und Komforteinbußen einher.