应对高级威胁的下一代设备身份识别
当前设备指纹技术在面对虚拟机、API劫持和设备伪装等复杂攻击时显得力不从心。本报告提出一种基于可信执行环境(TEE)和分层加密验证的全新方法，旨在构建一个从数据采集到最终验证的端到端信任链，从而实现真正鲁棒、安全、不可篡改的设备指纹识别。
核心设计原则
本方法的核心在于构建一个从硬件信任根出发的信任链，通过多层安全机制，确保指纹数据的真实性、完整性和抗伪造性。这不仅是数据的简单采集，更是对数据采集过程本身的可信度证明。
利用硬件信任根
信任基础建立在TPM（可信平台模块）和CPU TEE（如Intel SGX, AMD SEV, ARM TrustZone）等硬件安全模块之上，为密钥管理和代码执行提供物理隔离的安全保障。
分层加密与签名
采用三级验证：个体指纹项签名、确保集合完整性的Merkle树校验，以及由TPM完成的最终报告聚合签名，层层设防，确保数据不可篡改。
规避API伪造
优先在TEE内部执行指纹提取逻辑，或通过直接硬件交互与基准测试获取数据，绕过易被劫持或模拟的高层API，从源头保证数据可靠性。
多维度指纹画像
为了构建全面且难以伪造的设备画像，我们将指纹项明确划分为软件和硬件两个维度，并对每个维度进行深入、细粒度的特征提取。每个特征都经过精心选择，以确保其稳定性、唯一性和抗伪造性。
系统与TEE特征
提取系统安装ID、关键文件哈希，以及更深层次的TEE（SGX, SEV, TrustZone）启用状态、版本号和远程证明报告等难以伪造的特征。
图像渲染特征
通过执行标准化3D渲染任务，对渲染结果（离屏纹理哈希）和着色器编译结果进行指纹提取，反映GPU和驱动的独特行为。
基准数据特征
执行CPU运算、内存访问、磁盘I/O等基准测试，形成设备独特的性能画像，这些综合性能指标极难被精确模拟。
端到端安全架构
指纹的安全性不仅在于采集了什么，更在于如何保证采集、存储和验证过程的完整性。我们设计了一个从个体数据点到最终报告的层层递进的信任模型，每一步都由密码学和硬件安全提供保障。
1. 数据采集
从软硬件提取指纹项，并记录来源（留痕）。
2. 个体签名
每项数据及其元数据由TEE或TPM管理的密钥进行签名。
3. Merkle树校验
所有项的哈希构成Merkle树，根哈希保证集合完整性。
4. 聚合硬件签名
最终报告由TPM进行二次签名，形成最高级别信任凭证。
综合可信度评估模型
指纹的验证不是简单的“是”或“否”的匹配。我们的校验程序是一个安全分析引擎，它综合考虑各项指纹的权重、数据来源的可靠性、以及是否存在虚拟机或伪造迹象，最终给出一个量化的信任分数。
图表展示了不同验证因素对最终信任评分的正面或负面影响权重。将鼠标悬停在条目上以查看详细信息。