論文の概要: A machine learning approach for detecting CNAME cloaking-based tracking
on the Web
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.14330v1
- Date: Tue, 29 Sep 2020 22:33:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-30 16:12:26.551772
- Title: A machine learning approach for detecting CNAME cloaking-based tracking
on the Web
- Title（参考訳）: Web上でのCNAMEクローキングに基づくトラッキング検出のための機械学習手法
- Authors: Ha Dao, Kensuke Fukuda
- Abstract要約: オンデマンドDNSルックアップAPIを使わずに,マシンクローキングに基づくトラッキングを検出するための教師付き学習ベース手法を提案する。
私たちの目標は、クローキング関連のトラッキングに関連するサイトとリクエストの両方を検出することです。
評価の結果,提案手法はよく知られた追跡フィルタよりも優れていることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7267622401439255
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Various in-browser privacy protection techniques have been designed to
protect end-users from third-party tracking. In an arms race against these
counter-measures, the tracking providers developed a new technique called CNAME
cloaking based tracking to avoid issues with browsers that block third-party
cookies and requests. To detect this tracking technique, browser extensions
require on-demand DNS lookup APIs. This feature is however only supported by
the Firefox browser.
In this paper, we propose a supervised machine learning-based method to
detect CNAME cloaking-based tracking without the on-demand DNS lookup. Our goal
is to detect both sites and requests linked to CNAME cloaking-related tracking.
We crawl a list of target sites and store all HTTP/HTTPS requests with their
attributes. Then we label all instances automatically by looking up CNAME
record of subdomain, and applying wildcard matching based on well-known
tracking filter lists. After extracting features, we build a supervised
classification model to distinguish site and request related to CNAME
cloaking-based tracking. Our evaluation shows that the proposed approach
outperforms well-known tracking filter lists: F1 scores of 0.790 for sites and
0.885 for requests. By analyzing the feature permutation importance, we
demonstrate that the number of scripts and the proportion of XMLHttpRequests
are discriminative for detecting sites, and the length of URL request is
helpful in detecting requests. Finally, we analyze concept drift by using the
2018 dataset to train a model and obtain a reasonable performance on the 2020
dataset for detecting both sites and requests using CNAME cloaking-based
tracking.
- Abstract（参考訳）: ブラウザ内プライバシー保護技術は、エンドユーザをサードパーティのトラッキングから保護するために設計されている。
これらの対策との戦いにおいて、トラッキングプロバイダは、サードパーティのクッキーやリクエストをブロックするブラウザの問題を回避するために、cname cloaking based trackingと呼ばれる新しいテクニックを開発した。
このトラッキングテクニックを検出するために、ブラウザ拡張機能はオンデマンドDNSルックアップAPIを必要とする。
ただしこの機能はfirefoxブラウザでのみサポートされている。
本稿では,オンデマンドのDNS検索を使わずに,CNAMEクローキングに基づくトラッキングを検出するための教師付き機械学習手法を提案する。
我々の目標は、CNAMEのクローキング関連トラッキングに関連するサイトとリクエストの両方を検出することです。
ターゲットサイトのリストをクロールして、すべてのHTTP/HTTPSリクエストを属性で保存します。
次に、サブドメインのCNAMEレコードを調べ、よく知られた追跡フィルタリストに基づいてワイルドカードマッチングを適用することで、すべてのインスタンスを自動的にラベル付けする。
特徴を抽出した後、我々はCNAMEクローキングに基づくトラッキングに関連するサイトと要求を識別する教師付き分類モデルを構築した。
提案手法は,f1スコアが0.790点,リクエスト0.885点という,よく知られた追跡フィルタリストを上回っている。
特徴の置換の重要性を分析することで,xmlhttprequestsのスクリプト数と比率がサイト検出に差別的であり,urlリクエストの長さがリクエスト検出に有用であることを実証する。
最後に,2018 年のデータセットを用いてモデルのトレーニングを行い,2020 年のデータセット上で cname クローキングベースのトラッキングを用いて,サイトとリクエストの両方を検出する合理的なパフォーマンスを得ることにより,概念ドリフトを分析する。
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