Keaton Mowery und Hovav Shacham, Mitarbeiter der Universität Kaliforniens, formulierten 2012 in ihrer Arbeit „Pixel Perfect: Fingerprinting Canvas in HTML5“ erstmals die Idee des Fingerprint-Trackings. In der Publikation präsentierten sie ihre Überlegungen, dass mithilfe der mit HTML5 eingeführten Canvas-Elemente problemlos ein individueller Fingerabdruck auf Basis der Systemkonfigurationen der Webnutzer erzeugt werden kann. Inspiriert von der Arbeit der beiden Forscher, entwickelte und veröffentlichte der russische Programmierer Valentin Vasilyev ein Jahr später den ersten beispielhaften Canvas-Fingerprint-Code unter einer Open-Source-Lizenz auf GitHub. Sein Code diente Firmen wie AddThis und Ligatus als Basis, um dieses Tracking-Verfahren zu realisieren.
Bei den erwähnten Canvas-Elementen handelt es sich eigentlich um definierbare Bereiche (Höhe und Breite), in die per JavaScript gezeichnet werden kann, um beispielsweise Grafiken, Logos und Buttons inklusive Text zu kreieren. Je nach
- und installierten Fonts des Clients
fällt die Darstellung des Textes allerdings unterschiedlich aus, was das Canvas-Fingerprinting ermöglicht. Der Website-Betreiber benötigt zu diesem Zweck einzig den spezifizierten Canvas-Fingerprint-Code, der den Browser beim Seitenaufruf im Hintergrund zur Anzeige eines versteckten Textes via JavaScript veranlasst und die dadurch erhaltenen Informationen an den Webserver weiterleitet. Dank der Fülle an Merkmalen ist der auf diese Weise erstellte digitale Fingerabdruck in über 80 Prozent der Fälle einzigartig, wodurch er jederzeit wiedererkannt werden kann – insofern der Nutzer keine Veränderungen an den aufgezählten Systemkonfigurationen vornimmt.