Chrome privacy: perché i dati lo inseriscono tra i browser meno sicuri e come proteggerti

Risultati principali e punteggi di rischio

Chrome delude sulla privacy: una recente indagine di Digitain ha valutato dieci browser popolari secondo parametri di tutela dei dati personali, anti-fingerprinting, blocco dei tracker e sicurezza di navigazione. I risultati collocano browser molto diffusi in posizioni critiche, evidenziando come la mera popolarità non equivalga a protezione dei dati. La classifica e i punteggi di rischio delineano un panorama in cui alcuni prodotti emergono per vulnerabilità strutturali, mentre altri — anche meno noti — mostrano approcci più attenti alla privacy, offrendo indicazioni concrete per utenti e professionisti nella scelta del browser più sicuro.

Indice dei Contenuti:

L’analisi attribuisce a ciascun browser un punteggio di rischio complessivo: valori più alti corrispondono a una protezione inferiore. Al vertice del rischio assoluto si colloca ChatGPT Atlas con 99/100, fallendo in particolare nelle contromisure relative allo state partitioning, essenziale per evitare il tracciamento cross-sessione. Subito dopo si posiziona Chrome con 76 punti, segnalato come tra i meno efficaci nel limitare fingerprinting e nella gestione dei tracker. Seguono Vivaldi (75), Microsoft Edge (63) e Opera (58), tutti nella fascia di rischio medio-alta.

La metà inferiore della graduatoria invece mostra browser con profili di rischio inferiori: Mozilla Firefox ottiene 50 punti, mentre Apple Safari si attesta a 49, entrando nella categoria dei prodotti con una protezione relativamente più solida. Il caso di DuckDuckGo Browser è peculiare: la sua efficacia dipende dalla WebView della piattaforma sottostante — Safari su iOS/macOS, Chromium su Android/Windows — rendendo variabile il livello di protezione.

I punteggi rivelano pattern importanti: non si tratta solo di mancanze isolate ma di debolezze sistemiche in specifiche aree. Test focalizzati su privacy e anti-fingerprinting, blocco dei tracker e sicurezza di navigazione mostrano come anche browser basati su stesse fondamenta tecnologiche possano fornire livelli di tutela molto diversi, a seconda delle scelte di implementazione e dei settaggi predefiniti adottati dagli sviluppatori.

Infine, lo studio mostra come i browser legati a servizi AI emergenti presentino rischi aggiuntivi legati alla raccolta massiva di dati: l’integrazione di funzioni intelligenti può accrescere la quantità di informazioni processate e la loro potenziale esposizione, influenzando negativamente il punteggio complessivo di rischio.

FAQ

• Che cosa misura il punteggio di rischio? Il punteggio valuta la protezione offerta dal browser su privacy, anti-fingerprinting, blocco dei tracker e sicurezza di navigazione.
• Perché Chrome ha un punteggio elevato? Per carenze rispetto alle contromisure anti-fingerprinting e alla gestione dei tracker nelle impostazioni predefinite, secondo lo studio.
• Influisce la base Chromium sul livello di privacy? Sì: browser che condividono Chromium possono ereditare vincoli tecnici, ma le scelte di configurazione degli sviluppatori determinano l’effettiva protezione.
• Come varia la protezione di DuckDuckGo Browser? Dipende dalla WebView della piattaforma: su iOS/macOS sfrutta Safari; su Android/Windows si appoggia a Chromium, con differenze nel comportamento privacy.
• I browser AI sono più a rischio? Possono esserlo: le funzionalità AI richiedono grandi volumi di dati, aumentando il potenziale di raccolta e uso di informazioni personali.
• Un punteggio basso garantisce privacy totale? No: indica una migliore postura complessiva, ma la privacy effettiva dipende anche da impostazioni utente, estensioni installate e pratiche di navigazione.

Analisi delle tecnologie di tutela dei dati

Analisi delle tecnologie di tutela dei dati: la valutazione metodica condotta da Digitain ha scomposto le difese dei browser in tre ambiti tecnici fondamentali: mitigazione del fingerprinting, capacità di blocco dei tracker e meccanismi di sicurezza della navigazione. Ogni ambito è stato testato con criteri riproducibili per misurare non solo la presenza delle funzionalità, ma la loro efficacia nelle condizioni predefinite d’uso. L’analisi mette in evidenza come la sola dichiarazione di protezioni “integrate” non corrisponda automaticamente a un comportamento difensivo robusto, perché gli algoritmi anti-tracking e anti-fingerprinting richiedono aggiornamenti continui e configurazioni conservative per essere realmente efficaci.

Nei test di anti-fingerprinting, sono state simulate tecniche comuni di rilevamento passive e attive: raccolta di attributi hardware/software, analisi delle differenze di rendering e uso di API che espongono caratteristiche del sistema. Browser come Chrome hanno mostrato lacune nella riduzione dell’entropia dei segnali esposti: molte API rimangono troppo verbose e le contromisure, quando presenti, sono spesso disattivate per default. Questo favorisce il tracciamento cross-site e la ricostruzione dell’identità digitale dell’utente.

Per il blocco dei tracker, i test hanno verificato la capacità di riconoscere ed isolare richieste verso domini noti per il tracciamento, nonché l’efficacia di isolamenti avanzati come il partitioning dello storage per dominio. La carenza più rilevante riscontrata è la mancata segregazione dello stato tra servizi differenti: senza partitioning efficace, cookie e altri storage persistenti possono essere riutilizzati per correlare sessioni e attività. Soluzioni come quelle adottate da browser focalizzati sulla privacy dimostrano come il partitioning e il blocco proattivo di terze parti riducano significativamente la superficie di attacco.

Sotto il profilo della sicurezza di navigazione, i controlli sui download, la verifica dei certificati e la protezione da siti di phishing sono risultati in generale adeguati nei prodotti più diffusi, ma con importanti eccezioni. In particolare, alcune estensioni e integrazioni di servizi cloud aumentano la superficie di rischio se non soggette a limiti stringenti sull’accesso ai dati di navigazione. L’implementazione di sandboxing dei processi e controlli di accesso raffinati è quindi cruciale per contenere potenziali esfiltrazioni dai componenti del browser stesso.

Infine, l’analisi ha evidenziato che l’efficacia delle tecnologie di tutela dipende non solo dalla presenza tecnica delle funzionalità, ma anche dalle scelte di default offerte all’utente. Un approccio conservativo — blocco attivo dei tracker, hardening delle API esposte e partitioning esteso — produce risultati misurabili migliori. Al contrario, impostazioni permissive e integrazioni “seamless” con servizi proprietari compromettono la riservatezza anche quando il codice di base include contromisure teoriche.

FAQ

• Quali aree tecniche sono state analizzate? Sono state valutate mitigazione del fingerprinting, blocco dei tracker e sicurezza di navigazione.
• Perché l’anti-fingerprinting è cruciale? Riduce l’entropia dei segnali esposti dal browser, impedendo l’identificazione univoca dell’utente attraverso attributi tecnici.
• Che cos’è lo storage partitioning? È la segregazione dello stato (cookie, storage) per dominio o contesto, utile a prevenire il tracciamento cross-site.
• Le funzioni di privacy sono efficaci se presenti? Non automaticamente: l’efficacia dipende dalla configurazione predefinita e dagli aggiornamenti continui delle contromisure.
• Le estensioni possono compromettere la privacy? Sì: estensioni con accesso esteso ai dati di navigazione possono aumentare la superficie di rischio se non controllate.
• Cosa migliora concretamente la protezione? Configurazioni conservative per default, partitioning esteso, riduzione delle API esposte e blocco proattivo dei tracker.

Impatto di Chromium e dei browser basati su AI

Impatto di Chromium e dei browser basati su AI: la condivisione della base tecnologica tra più browser introduce vincoli e opportunità che influenzano direttamente la privacy degli utenti. Chromium fornisce efficienza, compatibilità e un vasto ecosistema di estensioni, ma eredita anche scelte progettuali che, se non mitigate a livello di prodotto, possono esporre segnali utili al fingerprinting e mantenere APIs troppo descrittive. Il risultato è che prodotti differenti, pur partendo dallo stesso codice sorgente, raggiungono livelli di protezione molto diversi in funzione delle politiche di configurazione, delle patch applicate e delle funzionalità disattivate o rafforzate dal singolo sviluppatore.

Nel dettaglio, la dipendenza da Chromium si traduce spesso in una superficie d’attacco omogenea: le stesse API e moduli di rendering possono rivelare informazioni sul dispositivo e sul comportamento dell’utente. Questo rende cruciale l’intervento degli sviluppatori che scelgono di limitare l’esposizione di tali API, implementare il partitioning dello storage e applicare tecniche di randomizzazione o riduzione dell’entropia dei segnali. Senza queste contromisure, anche browser con brand diversi possono risultare fragili rispetto al tracciamento cross-site e al fingerprinting avanzato.

Per quanto riguarda i browser che integrano funzionalità di intelligenza artificiale, il problema è di natura sia tecnica sia organizzativa. L’AI richiede l’elaborazione di grandi volumi di dati e spesso si affida a servizi cloud esterni per l’addestramento e l’esecuzione dei modelli. Questa architettura aumenta il numero di punti in cui i dati possono essere raccolti, correlati e conservati, ampliando la superficie per potenziali esfiltrazioni. Inoltre, l’uso di modelli personalizzati o di feature che analizzano il contenuto delle pagine introduce ulteriori classi di dati sensibili che vanno ben oltre i semplici identificatori di sessione.

La integrazione AI, se non correttamente progettata, può quindi peggiorare il punteggio di rischio: i flussi di dati verso server remoti, le richieste di telemetria e la necessità di logging per il miglioramento dei modelli sono tutti fattori che incrementano la quantità di informazioni disponibili per il tracciamento. Per contenere questi rischi sono necessari principi robusti di minimizzazione dei dati, cifratura end-to-end per le comunicazioni AI e opzioni chiare per l’opt-out a livello utente. In assenza di tali garanzie, l’aggiunta di funzionalità intelligenti diventa un vettore che erode la riservatezza anche in presenza di meccanismi tecnici anti-tracciamento.

Infine, la governance del codice e la trasparenza delle pratiche di raccolta svolgono un ruolo decisivo. Browser che adottano un approccio proattivo (audit del codice, reporting indipendente, impostazioni di privacy conservative per default) riescono a mitigare gran parte dei problemi ereditati dalla base Chromium e dalle integrazioni AI. Al contrario, soluzioni che privilegiano l’integrazione di servizi proprietari o la raccolta estesa di telemetria senza controlli stringenti mostrano una peggior resilienza alle tecniche moderne di profilazione.

FAQ

• Perché la base Chromium influisce sulla privacy? Perché le stesse API e moduli di rendering possono esporre segnali utilizzabili per il fingerprinting, a meno che non vengano explicitamente mitigati dagli sviluppatori.
• Quali contromisure possono adottare i browser Chromium-based? Partitioning dello storage, riduzione dell’entropia delle API, impostazioni conservative per default e aggiornamenti rapidi delle protezioni.
• In che modo l’AI aumenta i rischi per la privacy? L’AI richiede grandi volumi di dati e spesso servizi cloud esterni, aumentando i punti di raccolta, correlazione e conservazione delle informazioni.
• Come limitare la raccolta quando un browser integra funzionalità AI? Implementando minimizzazione dei dati, cifratura end-to-end, chiare opzioni di opt-out e logging limitato per scopi diagnostici.
• I browser con AI possono essere sicuri? Sì, ma richiedono progetti specifici orientati alla privacy, trasparenza operativa e controlli stringenti sull’accesso ai dati.
• Che ruolo ha la trasparenza degli sviluppatori? Fondamentale: audit indipendenti, report chiari sulle pratiche di telemetria e impostazioni conservative per default sono essenziali per ridurre i rischi ereditati da Chromium e dalle integrazioni AI.

Alternative consigliate per la privacy

Alternative consigliate per la privacy: per chi attribuisce priorità alla riservatezza durante la navigazione, la scelta del browser non può basarsi solo su popolarità o compatibilità. Lo studio di Digitain identifica soluzioni concrete che riducono in modo misurabile l’esposizione ai tracker e al fingerprinting, privilegiando implementazioni con impostazioni conservative per default, partitioning dello storage e riduzione dell’entropia delle API. Questi criteri guidano la selezione di browser che minimizzano la raccolta di dati e offrono controlli trasparenti all’utente.

Brave emerge come scelta valida per chi cerca una protezione integrata senza compromessi sull’usabilità: integra blocchi proattivi di tracker e misure specifiche contro il fingerprinting, mantenendo al contempo compatibilità con estensioni e standard web. L’impostazione predefinita favorisce un comportamento conservativo, riducendo la necessità di interventi manuali da parte dell’utente e limitando la telemetria. Queste caratteristiche rendono Brave indicato per utenti che vogliono una soluzione “out of the box” orientata alla privacy.

Mullvad Browser rappresenta un approccio più radicale: progettato come complemento di una VPN che già punta alla minimizzazione dei dati, adotta configurazioni che isolano completamente lo stato tra domini e disabilitano molte API non essenziali. È pensato per chi accetta compromessi sull’estetica o su alcune funzionalità per ottenere una tutela dei dati il più possibile rigorosa. In contesti professionali o per utenti ad alto profilo di privacy, Mullvad offre un profilo di rischio significativamente inferiore rispetto ai browser mainstream.

Per chi necessita di equilibrio tra privacy e compatibilità, Mozilla Firefox rimane un’opzione solida: l’ecosistema Mozilla è orientato alla trasparenza e fornisce strumenti avanzati per il controllo dei cookie, il partitioning e la limitazione delle API. Le funzionalità di hardening possono essere attivate facilmente e la comunità supporta frequenti audit e aggiornamenti. Firefox è indicato per utenti che vogliono personalizzare il livello di protezione senza rinunciare a estensioni e servizi web più ampiamente supportati.

In scenari mobili, la scelta deve valutare la piattaforma sottostante: DuckDuckGo Browser può essere efficace su iOS grazie alla WebView di Safari, ma su Android eredita limiti di Chromium. L’adozione di browser che sfruttano tecnologie native della piattaforma (come Safari su iOS) può migliorare il profilo di privacy rispetto a soluzioni cross-platform che lasciano molte opzioni in mano ai singoli sviluppatori.

Infine, indipendentemente dalla scelta del browser, è essenziale adottare pratiche complementari: utilizzare estensioni verificate per il blocco dei tracker, attivare DNS over HTTPS o TLS, configurare le impostazioni di telemetria e scegliere fornitori di VPN con politiche di no-log. Solo un approccio combinato—browser attento, configurazioni conservative e strumenti di rete—garantisce una riduzione significativa del rischio di profilazione e tracciamento.

FAQ

• Quali browser offrono la miglior protezione per default? Brave e Mullvad sono tra i più efficaci per impostazioni conservative out-of-the-box; Firefox offre forte personalizzazione.
• Conviene usare una VPN insieme al browser privacy-focused? Sì: una VPN con politica no-log riduce l’esposizione dell’indirizzo IP e completa le protezioni del browser.
• Le estensioni di blocco tracker sono sempre sicure? Devono essere verificate e affidabili; estensioni non controllate possono aumentare la superficie di rischio.
• Su mobile quale scelta è preferibile? Su iOS, browser basati su Safari tendono a offrire migliori garanzie; su Android è necessario valutare l’implementazione specifica se basata su Chromium.
• È sufficiente cambiare browser per migliorare la privacy? È un passo importante, ma efficace solo se accompagnato da impostazioni conservative, estensioni adeguate e pratiche di rete sicure.
• Come scegliere tra compatibilità e privacy? Valutare il livello di rischio accettabile: scegliere Brave o Firefox per equilibrio, Mullvad per massima privacy, e adottare strumenti complementari per mitigare limiti di compatibilità.