一隊由法國、以色列、澳洲大學研究員組成的研究隊伍，成功利用網民電腦內的圖像處理器 (GPU) 表現，為每個網站瀏覽者進行身份標籤，並達成上網追蹤的目標。是次實驗使用了二千多部電腦設備及 1,600 多款中央處理器，研究員說配合最先進的瀏覽者身份追蹤運算法，準確度可高達 67%，而且追蹤時間更可以由 17.5 日延長至 28 日，認真有心思。 追蹤互聯網用家跨網站瀏覽記錄，是不少廣告商都會進行的工作，因為掌握同一用家的興趣及瀏覽行為，可以令廣告商更精準為用家投入廣告內容，例如如廣告商知道該用家平常愛看旅行、飲食的網站或內容，便為將相關廣告投放至該用家的瀏覽器廣告欄位，對方點擊該廣告的機會亦會大增，廣告收入便更多。 而為了阻止廣告商可以靠標籤瀏覽者身份，追蹤互聯網用家的網站瀏覽行為，不少瀏覽器都會加入反追蹤功能，例如 Firefox 會將每個網站的瀏覽記錄分隔儲存，令廣告商無法執行跨網站鎖定同一用家身份。不過，由上述大學研究員組成的研究小隊，便嘗試從 cookies 以外的方法去追蹤同一網民的跨網站行為，而這個被命名為 DrawnApart 的方法，便是利用網民使用的電腦設備的圖像處理器及硬件功效，對每一個網站瀏覽者進行身份標籤。 研究員解釋，他們針對的是一個稱為 WebGL…