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WURFL von ScientiaMobile ist eine Losung zur Gerateerkennung, die Gerategerfahigkeiten hauptsachlich aus dem User Agent auf dem Server ermittelt, den Geratetyp klassifiziert statt Einzelpersonen zu verfolgen und in der Regel ohne Tracking Cookies auskommt.
WURFL, bereitgestellt von ScientiaMobile, ist eine Losung zur Gerateerkennung, die die Fahigkeiten des anfragenden Gerats ermittelt. Es dient dazu, Layouts, Medien und Funktionen an Bildschirm und Fahigkeiten von Telefonen, Tablets, Fernsehern und anderen Clients anzupassen. Statt eine Person durch das Web zu verfolgen, beantwortet es eine technische Frage dazu, was das aktuelle Gerat kann, was es eher zu einem Werkzeug der Fahigkeitsklassifizierung als zu einem Verhaltenstracker macht.
Die Erkennung erfolgt hauptsachlich auf dem Server durch Auslesen der User Agent Zeichenkette, die der Browser bei jeder Anfrage sendet, sodass sie laufen kann, ohne etwas auf dem Gerat des Besuchers abzulegen. Es gibt zudem ein optionales clientseitiges Skript, wurfl.js, das die Erkennung im Browser anreichern kann, wenn eine Seite es ladt. In seiner serverseitigen Form setzt WURFL in der Regel keine Tracking Cookies, sodass es weitgehend cookielos arbeiten und die Erfahrung dennoch an das Gerat anpassen kann.
Obwohl ein User Agent ein Gerat und keine namentlich bekannte Person beschreibt, konnen Gerateattribute in Verbindung mit einer IP Adresse personenbezogene Daten darstellen, sodass die Verarbeitung weiterhin unter die Datenschutzregeln fallt. ScientiaMobile ist ein US Unternehmen, und bei Nutzung des Cloud Dienstes oder von wurfl.js konnen der User Agent und die IP Adresse in den USA verarbeitet werden, einem Drittland nach der DSGVO, ausgeliefert uber Domains wie wurfl.io, wurfl.com und scientiamobile.com. On Premise oder selbst gehostete Bereitstellungen konnen die Abfrage lokal halten und diese Ubermittlung vermeiden.
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Fur rein serverseitige Fahigkeitserkennung ist eine Einwilligung in der Regel nicht erforderlich und das berechtigte Interesse die ubliche Grundlage, da die Verarbeitung begrenzt ist und hilft, eine funktionierende Erfahrung auf dem richtigen Gerat zu liefern. Transparenz bleibt notig, und das Bild andert sich, wenn Geratedaten mit anderen Kennungen zum Profiling oder zur Analyse kombiniert werden, wo dann eine Einwilligung erforderlich sein kann. Die Trennlinie verlauft danach, ob WURFL ein technischer Erkennungsschritt bleibt oder Teil einer Tracking und Profiling Kette wird.
Das Risiko reicht von gering bis mittel. Reine serverseitige Erkennung ohne Cookies ist risikoarm, wahrend die Nutzung des US Cloud Dienstes oder die Kombination von Geratedaten mit anderen Signalen es wegen der Ubermittlung und des Profiling Potenzials Richtung mittel anhebt. Die praktischen Uberlegungen bestehen darin, serverseitige Erkennung zu bevorzugen, das berechtigte Interesse zu dokumentieren und sorgfaltig zu entscheiden, ob wurfl.js geladen oder Daten uber die US Cloud geleitet werden.
Um WURFL verantwortungsvoll einzusetzen, halten Sie die Erkennung nach Moglichkeit auf dem Server, dokumentieren Sie das berechtigte Interesse und die begrenzten beteiligten Daten und teilen Sie Besuchern in der Datenschutzerklarung mit, dass eine Gerateerkennung stattfindet. Wenn Sie den Cloud Dienst oder wurfl.js einsetzen, regeln Sie die Ubermittlung in die USA mit einem gultigen Mechanismus, und falls Sie Geratedaten je mit Profiling kombinieren, stellen Sie diese Aktivitat hinter eine Einwilligung. So gehandhabt kann WURFL die Erfahrung verbessern und zugleich ein wirkungsarmer, transparenter Baustein bleiben.
Websites using WURFL (ScientiaMobile) must obtain user consent under GDPR regulations.
DPIA considerations
Rein serverseitige Gerateerkennung ist risikoarm und benotigt in der Regel keine DSFA, da WURFL Gerateeigenschaften klassifiziert statt Personen zu identifizieren und typischerweise keine Tracking Cookies setzt. Eine DSFA wird relevanter, wenn Gerateattribute mit IP Adressen oder anderen Kennungen zum Profiling kombiniert werden oder wenn der US Cloud Dienst eine internationale Ubermittlung einfuhrt, die Bewertung sollte sich also auf diese Kombinationen statt auf die reine Fahigkeitsabfrage konzentrieren.
Sample consent text
Diese Website nutzt die WURFL Gerateerkennung, um Inhalte an Ihr Gerat anzupassen. Die Fahigkeitserkennung lauft auf dem Server und setzt keine Tracking Cookies. Wo Geratedaten vom WURFL Cloud Dienst in den USA verarbeitet oder fur Analysen kombiniert werden, stutzen wir uns auf eine Rechtsgrundlage und, soweit erforderlich, auf Ihre Einwilligung.
Third-party domains contacted
wurfl.iowurfl.comscientiamobile.comCookies placed
| Name | Type | Duration | Purpose |
|---|---|---|---|
| No tracking cookie (server side) | First party | Not applicable | Server side WURFL detection reads the User Agent and typically sets no tracking cookies, so the default detection mode is cookieless. |
| WURFL.js cache | First party | Session or short lived | Optional, only if wurfl.js is loaded. May cache device capability results in the browser for the session so detection is not repeated on each page. |
| device_pref | First party | Up to 1 year | Optional first party cookie a site may set to remember a device adapted layout choice based on WURFL detection. |
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In seiner serverseitigen Form setzt WURFL in der Regel keine Tracking Cookies, da es Gerategerfahigkeiten aus dem User Agent auf dem Server erkennt. Wenn Sie das optionale Client Skript wurfl.js laden, prufen Sie, was es im Browser ablegt, doch die Fahigkeitserkennung selbst hangt nicht von Cookies ab.
Fur rein serverseitige Fahigkeitserkennung ist in der Regel keine Einwilligung erforderlich, da die Verarbeitung begrenzt ist und hilft, die Seite auf dem richtigen Gerat auszuliefern. Einwilligung wird relevant, wenn Sie Geratedaten mit anderen Kennungen zum Profiling oder zur Analyse kombinieren, dann sollten Sie sie einholen.
Das berechtigte Interesse ist die ubliche Grundlage fur serverseitige Gerateerkennung, da es ein enger technischer Schritt ist, der die Erfahrung verbessert. Sie schulden weiterhin Transparenz in Ihrer Datenschutzerklarung und sollten die Grundlage neu bewerten, wenn der Anwendungsfall auf Profiling ausgeweitet wird.
Das kann vorkommen. ScientiaMobile ist ein US Unternehmen, daher kann die Nutzung des WURFL Cloud Dienstes oder von wurfl.js den User Agent und die IP Adresse in den USA verarbeiten, ausgeliefert uber Domains wie wurfl.io, wurfl.com und scientiamobile.com. On Premise Bereitstellungen konnen die Abfrage lokal halten und diese Ubermittlung vermeiden.
Eine DSFA ist fur reine serverseitige Erkennung meist nicht notig, die risikoarm ist und keine Personen identifiziert. Sie wird relevanter, wenn Gerateattribute mit IP Adressen oder anderen Signalen zum Profiling kombiniert werden oder wenn die US Cloud eine Ubermittlung einfuhrt, richten Sie jede Bewertung also darauf aus.
Bevorzugen Sie serverseitige Erkennung, dokumentieren Sie das berechtigte Interesse und die begrenzten beteiligten Geratedaten und erwahnen Sie die Gerateerkennung in Ihrer Datenschutzerklarung. Wenn Sie den Cloud Dienst oder wurfl.js nutzen, schaffen Sie einen gultigen Ubermittlungsmechanismus fur die USA und halten Sie die Fahigkeitserkennung von jeglichem Profiling getrennt.
Zu den Alternativen zahlen andere Bibliotheken zur Gerateerkennung, von modernen Browsern unterstutzte Client Hints und responsives Design, das sich ohne serverseitige Erkennung anpasst. Jede Option hat Abwagungen bei Genauigkeit und Datenfluss, wahlen Sie also nach dem tatsachlich benotigten Mass an Geratewissen.
Wenn Sie nur serverseitige Erkennung betreiben, geben Sie an, dass eine Gerateerkennung stattfindet und dass sie keine Tracking Cookies setzt. Wenn Sie wurfl.js laden oder die US Cloud nutzen, beschreiben Sie jede clientseitige Speicherung und die Verarbeitung in den USA und prufen Sie die Richtlinie immer dann, wenn sich Ihre Bereitstellung andert.