浏览器指纹识别技术是一种无状态追踪方法，它通过组合多个不同Web API暴露的信息，来创建一个独特的标识符，以便在互联网上跨站点追踪用户。过去十年里，追踪者利用了现有和新提出的Web API来增强浏览器指纹，使得用户隐私面临更大挑战。现有的方法主要针对特定的指纹识别技术进行检测，且局限于某一时间点，因此无法系统地检测到利用不同API的新型指纹识别技术。
论文"FP-Radar：浏览器指纹的纵向测量与早期检测"提出了一个名为FP-Radar的机器学习方法，它利用过去十年内对前10万大网站上Web API使用情况的长期测量数据，以早期发现新的和演进中的浏览器指纹技术。结果显示，FP-Radar能够及时检测到已知API（如WebGL、Sensor）的新属性以及未知API（如Gamepad、Clipboard）被用于浏览器指纹识别。此外，FP-Radar还是首次在实际环境中检测到Visibility API被滥用于临时指纹追踪。
在线追踪生态系统正在采用越来越复杂的追踪策略，除了传统的第三方cookie状态追踪外，无状态的浏览器指纹追踪由于其透明度低、难以控制的特性，变得更为侵入性。这种追踪方式通过收集设备特有的HTTP头部字段和API信息来识别用户。由于用户无法轻易察觉或控制无状态追踪，因此对隐私保护构成了严重威胁。
FP-Radar通过机器学习算法分析大量网站的Web API使用模式，寻找异常行为，从而实现对新型指纹技术的早期预警。这一方法的优势在于，它能动态监控整个网络环境，对可能出现的新型追踪手段进行预测，为隐私保护提供了一个更为全面和主动的解决方案。
然而，浏览器指纹识别的防御需要多方面的努力，包括浏览器开发者限制API的敏感信息暴露，政策制定者出台更严格的隐私法规，以及用户提高隐私保护意识，使用隐私增强工具。FP-Radar的研究成果为这些努力提供了有力的数据支持和分析工具，有助于构建更安全、更尊重用户隐私的网络环境。
总的来说，FP-Radar是一项重要的技术进步，它标志着我们在对抗不断演变的浏览器指纹追踪技术方面迈出了重要一步。通过对Web API使用情况的长期监测和机器学习分析，FP-Radar为早期发现和预防隐私侵犯提供了新的可能性，对于未来隐私保护研究和实践具有深远影响。
