論文の概要: HARPO: Learning to Subvert Online Behavioral Advertising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.05792v1
• Date: Tue, 9 Nov 2021 03:05:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-12 03:57:04.148267
• Title: HARPO: Learning to Subvert Online Behavioral Advertising
• Title（参考訳）: HARPO:オンライン行動広告を転載する学習
• Authors: Jiang Zhang, Konstantinos Psounis, Muhammad Haroon, Zubair Shafiq
• Abstract要約: 本稿では,難読化によるオンライン行動広告を覆い隠すための,原則的学習に基づくアプローチを提案する。 Harpoは強化学習を使用して、実際のページ訪問を偽ページで適応的にインターリーブし、ユーザのブラウジングプロファイルのトラッカーのビューを歪ませる。 Harpoは40%以上の不正な関心セグメントと6倍高い入札値をトリガーすることで、プライバシーを改善している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.23827499610792
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Online behavioral advertising, and the associated tracking paraphernalia, poses a real privacy threat. Unfortunately, existing privacy-enhancing tools are not always effective against online advertising and tracking. We propose Harpo, a principled learning-based approach to subvert online behavioral advertising through obfuscation. Harpo uses reinforcement learning to adaptively interleave real page visits with fake pages to distort a tracker's view of a user's browsing profile. We evaluate Harpo against real-world user profiling and ad targeting models used for online behavioral advertising. The results show that Harpo improves privacy by triggering more than 40% incorrect interest segments and 6x higher bid values. Harpo outperforms existing obfuscation tools by as much as 16x for the same overhead. Harpo is also able to achieve better stealthiness to adversarial detection than existing obfuscation tools. Harpo meaningfully advances the state-of-the-art in leveraging obfuscation to subvert online behavioral advertising
• Abstract（参考訳）: オンライン行動広告と関連する追跡パラファーナリアは、真のプライバシーの脅威となる。 残念ながら、既存のプライバシー強化ツールは、オンライン広告やトラッキングに対して必ずしも効果的ではない。 本稿では,難読化によるオンライン行動広告を覆い隠すための,原則的学習に基づくアプローチであるHarpoを提案する。 Harpoは強化学習を使用して、実際のページ訪問を偽ページで適応的にインターリーブし、ユーザのブラウジングプロファイルのトラッカーのビューを歪ませる。 オンライン行動広告における実世界のユーザプロファイリングおよび広告ターゲティングモデルに対するharpoの評価を行う。 結果は、Harpoが40%以上の不正な関心セグメントと6倍高い入札値をトリガーすることで、プライバシーを改善していることを示している。 Harpoは、同じオーバーヘッドに対して、既存の難読化ツールを最大16倍パフォーマンスします。 Harpoはまた、既存の難読化ツールよりも敵検出のステルス性を向上させることができる。 Harpoは、難読化を利用してオンライン行動広告を覆す最先端の技術を有意義に推進する

関連論文リスト

• On the Use of Proxies in Political Ad Targeting [49.61009579554272]
  我々は、主要な政治広告主がプロキシ属性をターゲットとして緩和を回避したことを示す。 本研究は政治広告の規制に関する議論に重要な意味を持つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-18T17:15:13Z)
• Identified-and-Targeted: The First Early Evidence of the Privacy-Invasive Use of Browser Fingerprinting for Online Tracking [10.98528003128308]
  オンライン広告の領域におけるブラウザフィンガープリントの利用に関する懸念の高まりに対処することが不可欠である。 本稿では,ブラウザのフィンガープリント設定の調整による広告の変化を特定するための新しいフレームワークFPTrace'を提案する。 FPTraceを用いて、ユーザ追跡と広告ターゲティングのためにブラウザの指紋認証が使用されているかどうかを大規模に測定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-24T01:39:16Z)
• Click Without Compromise: Online Advertising Measurement via Per User Differential Privacy [22.38999810583601]
  本稿では,広告測定結果のための新しいユーザレベルの差分プライバシー保護スキームであるAds-BPCを紹介する。 Ads-BPCは、広告測定に適用された既存のストリーミングDPメカニズムよりも25%から50%精度が向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-04T16:31:19Z)
• Targeted and Troublesome: Tracking and Advertising on Children's Websites [10.066090482189015]
  児童向けウェブサイトにおけるトラッカー,指紋認証スクリプト,広告の有病率を測定した。 その結果、子ども向けウェブサイトの約90%が1つ以上のトラッカーを内蔵しており、約27%がターゲット広告を含んでいることがわかった。 次に、広告から抽出した画像とテキストの両方を処理するMLパイプラインを開発することにより、児童向けウェブサイト上の不適切な広告を識別する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-09T11:37:39Z)
• Adversarial Cheap Talk [9.026945820010194]
  強化学習(RL)における敵対的攻撃は、しばしば被害者のパラメータ、環境、データへの高い特権的アクセスを前提としている。 本稿では,Cheap Talk MDP と呼ばれる新たな相手設定を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-20T17:17:56Z)
• A Tale of HodgeRank and Spectral Method: Target Attack Against Rank Aggregation Is the Fixed Point of Adversarial Game [153.74942025516853]
  ランクアグリゲーション手法の本質的な脆弱性は文献ではよく研究されていない。 本稿では,ペアデータの変更による集計結果の指定を希望する目的のある敵に焦点をあてる。 提案した標的攻撃戦略の有効性は,一連の玩具シミュレーションと実世界のデータ実験によって実証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-13T05:59:02Z)
• Auditing for Discrimination in Algorithms Delivering Job Ads [70.02478301291264]
  我々は,求人広告配信における識別アルゴリズムのブラックボックス監査のための新しい手法を開発した。 最初のコントリビューションは、性別や人種などの保護されたカテゴリーによる、広告配信における歪の区別です。 第2に,他の要因と資格の違いによって説明可能なスクリューを区別する監査手法を開発する。 第3に、提案手法を求人広告のための2つの主要なターゲット広告プラットフォーム、FacebookとLinkedInに適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-09T17:38:36Z)
• Learning to Infer User Hidden States for Online Sequential Advertising [52.169666997331724]
  本稿では,これらの問題に対処するディープインテントシーケンス広告(DISA)手法を提案する。 解釈可能性の鍵となる部分は、消費者の購入意図を理解することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-03T05:12:26Z)
• An Empirical Study of In-App Advertising Issues Based on Large Scale App Review Analysis [67.58267006314415]
  われわれは,App StoreとGoogle Playの広告関連ユーザフィードバックに関する大規模分析を行った。 広告関連レビュー36,309件の統計分析から,利用者は使用中のユニーク広告数や広告表示頻度を最も気にしていることがわかった。 いくつかの広告イシュータイプは、他の広告イシューよりも開発者によって迅速に対処される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-22T05:38:24Z)
• Do Interruptions Pay Off? Effects of Interruptive Ads on Consumers Willingness to Pay [79.9312329825761]
  本研究は,広告主ブランドの商品に対する消費者の支払い意欲に及ぼす割り込み広告の影響を計測する研究結果である。 本研究は, 広告の経済的影響に関する研究に寄与し, 実験マーケティング研究における実際の(自己申告の)支払意欲を測定する方法を紹介した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-14T09:26:57Z)
• A4 : Evading Learning-based Adblockers [44.149991991963795]
  A4はAdGraphを避けるために、敵の広告サンプルを作るツールだ。 A4 は AdGraph を 60% の時間でバイパスできることを示す。 我々は、A4で提案されているアルゴリズムフレームワークが、他の学習ベースのWebアプリケーションに対する敵攻撃を改善することを約束すると考えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-29T18:13:12Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。