FP/OBSBrowser prüfen ↘

Open-source Fingerprint Observatory

Sieh, was dein Browser verrät.

FP/OBS macht unsichtbare Geräteabfragen sichtbar, ordnet sie ihrem Zweck zu und liefert reproduzierbare Nachweise – lokal, transparent und ohne falsche Anonymitätsversprechen.

Eigenen Browser prüfen →Wie wir beweisen ↓
01
Keine Telemetrie
02
Lokale Auswertung
03
Offene Methodik
LIVE OBSERVATORYLOCAL ONLY
Exponierte Oberflächen7/9
C

Canvas 2DAuslesbar · stabiler Output

HOCH
W

WebGLRenderer wird offengelegt

HOCH
A

AudioContextMessung möglich

MITTEL
N

Navigator6 Gerätesignale verfügbar

MITTEL
14:03:18.042canvas.toDataURL()BEOBACHTET

Live Exposure Lab

Dein Browser. Deine Signale. Dein Nachweis.

Der Schnelltest läuft vollständig in diesem Tab. Es werden keine Messwerte übertragen oder gespeichert.

Lokaler DiagnosemodusBereit · keine Netzwerkübertragung

Keine Messung aktiv

Starte den Scan, um Canvas, WebGL, Audio und Navigator-Signale dieses Browsers lokal zu untersuchen.

i Dieser Webtest kann nur zeigen, was der aktuelle Tab selbst lesen darf. API-Aufrufe auf anderen Seiten beobachtet die Alpha-Extension; TLS-Fingerprints und korrelierte Datenflüsse benötigen die spätere Desktop-Runtime.

Problem & Evidenz

Ein Fingerprint ist kein einzelner Wert. Er ist ein Muster.

12,7%

der untersuchten Top-20.000-Webseiten nutzten in einer ACM-Studie von 2025 Canvas-Fingerprinting.

Studie öffnen ↗

Webseiten können Rendering, Grafiktreiber, Audioverarbeitung, Gerätespeicher, CPU, Sprache, Zeitzone und Netzwerkmerkmale kombinieren. Erst die Korrelation macht daraus einen wiedererkennbaren Browser.

FP/OBS dokumentiert deshalb nicht nur einzelne API-Aufrufe, sondern deren Kontext: auslösendes Skript, Empfänger-Domain, Zeitpunkt, Session-Stabilität und mögliche Funktion der Messung.

01 / PAYMENT

Stripe

Gerätecharakteristika und Aktivitätssignale für die Betrugserkennung.

Quelle ↗
02 / RISK

PayPal / Braintree

Browser- und Gerätedaten über Data Collector und FraudNet.

Quelle ↗
03 / NETWORK

Cloudflare

JA3- und JA4-TLS-Fingerprints zur Erkennung automatisierter Clients.

Quelle ↗
04 / COMMERCE

Google

IP, Gerätetyp, Zeitzone, User-Agent und Viewport als Risikosignale.

Quelle ↗

Wichtig: Dokumentierte Geräteerkennung ist nicht automatisch Werbetracking. FP/OBS trennt Tracking, Betrugsprävention, Bot-Erkennung und unbekannte Nutzung, statt pauschal zu urteilen.

Produktarchitektur

Drei Ebenen. Ein prüfbarer Datenstrom.

Extension-first, Desktop als Kontrollzentrum – aber jede Ebene hat eine klar begrenzte Aufgabe.

01
Browser Extension

Observe

Instrumentiert Canvas, WebGL, AudioContext und Navigator direkt vor der Seitenausführung. Erfasst Aufruf, Ursprung und Stack – lokal im Browser.

  • API Event Feed
  • Script Attribution
  • Per-Site Controls
ALPHA
02
Desktop Runtime · .exe

Correlate

Verbindet Browserereignisse mit Sessions und Empfänger-Domains. Vergleicht Messungen und erstellt signierbare, reproduzierbare Audit-Reports.

  • Session Replay
  • Data-flow Graph
  • Report Export
NEXT
03
Protection Engine

Control

Blockiert, normalisiert oder isoliert ausgewählte Signale. Kompatibilitätsregeln und ein transparenter Schutzmodus verhindern blindes Spoofing.

  • Balanced / Strict
  • Policy Engine
  • Breakage Monitor
PLANNED

Die Beweiskette

Für Skeptiker gebaut.

Ein grünes Schild ist kein Beweis. FP/OBS macht jeden Befund nachvollziehbar – vom API-Aufruf bis zum exportierten Report.

  1. 01

    Beobachten

    Welche Oberfläche wird wann und von welchem Skript ausgelesen?

  2. 02

    Zuordnen

    First Party, Drittanbieter, Empfänger-Domain und dokumentierter Zweck.

  3. 03

    Wiederholen

    Mehrere Sessions zeigen, welche Werte stabil oder veränderlich bleiben.

  4. 04

    Vergleichen

    Baseline und Schutzmodus werden mit denselben Testfällen geprüft.

  5. 05

    Exportieren

    Maschinenlesbare Evidenz statt bloßer Marketing-Screenshots.

NO MAGIC CLOAK

Was FP/OBS bewusst nicht verspricht.

×

Keine garantierte Anonymität

IP-Adresse, Login, Verhalten und serverseitige Signale bleiben eigenständige Identifikatoren.

×

Kein pauschales „böse“

Fraud- und Bot-Systeme haben legitime Einsatzfelder. Wir zeigen Zweck und Folgen getrennt.

×

Kein blindes Spoofing

Inkonsistente Fake-Werte können einen Browser einzigartiger machen oder Zahlungen blockieren.

Open source by design

Vertrauen ist gut. Diffs sind besser.

Messlogik, Risikomodell und Testfälle gehören ins öffentliche Repository. Web-Lab und Observe-Extension sind lauffähig; Desktop-Runtime und Protection Engine folgen entlang einer offen dokumentierten Roadmap.