論文の概要: A Quantitative Information Flow Analysis of the Topics API
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14746v1
- Date: Tue, 26 Sep 2023 08:14:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-19 03:41:25.519385
- Title: A Quantitative Information Flow Analysis of the Topics API
- Title（参考訳）: トピックAPIの定量的情報フロー解析
- Authors: Mário S. Alvim, Natasha Fernandes, Annabelle McIver, Gabriel H. Nunes,
- Abstract要約: トピックスAPIが導入した個々のインターネットユーザに対する再識別リスクを,情報と意思決定の枠組みの観点から分析する。
私たちのモデルは、APIのプライバシとユーティリティの両方の側面とトレードオフに関する理論的分析を可能にし、Topics APIがサードパーティのクッキーよりも優れたプライバシを持つことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.34952465649465553
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Third-party cookies have been a privacy concern since cookies were first developed in the mid 1990s, but more strict cookie policies were only introduced by Internet browser vendors in the early 2010s. More recently, due to regulatory changes, browser vendors have started to completely block third-party cookies, with both Firefox and Safari already compliant. The Topics API is being proposed by Google as an additional and less intrusive source of information for interest-based advertising (IBA), following the upcoming deprecation of third-party cookies. Initial results published by Google estimate the probability of a correct re-identification of a random individual would be below 3% while still supporting IBA. In this paper, we analyze the re-identification risk for individual Internet users introduced by the Topics API from the perspective of Quantitative Information Flow (QIF), an information- and decision-theoretic framework. Our model allows a theoretical analysis of both privacy and utility aspects of the API and their trade-off, and we show that the Topics API does have better privacy than third-party cookies. We leave the utility analyses for future work.
- Abstract（参考訳）: サードパーティのクッキーは、1990年代半ばにクッキーが開発されて以来、プライバシー上の問題となっていたが、より厳格なクッキーポリシーは2010年代初頭にインターネットブラウザベンダーによってのみ導入された。
最近では、規制の変更により、ブラウザベンダーは、FirefoxとSafariの両方がすでに準拠しているサードパーティ製のクッキーを完全にブロックし始めた。
Topics APIは、Googleが関心に基づく広告(IBA)のための情報の追加的かつより侵入的な情報源として提案している。
Googleが公表した最初の結果は、ランダムな個人を再同定する確率は、いまだIBAをサポートしながら3%以下であると見積もっている。
本稿では,情報と意思決定の枠組みである量的情報フロー(QIF)の観点から,トピックスAPIが導入した個々のインターネットユーザの再識別リスクを分析する。
私たちのモデルは、APIのプライバシとユーティリティの両方の側面とトレードオフに関する理論的分析を可能にし、Topics APIがサードパーティのクッキーよりも優れたプライバシを持つことを示す。
今後の作業のためにユーティリティ分析を任せます。
関連論文リスト
- Fingerprinting and Tracing Shadows: The Development and Impact of Browser Fingerprinting on Digital Privacy [55.2480439325792]
ブラウザのフィンガープリントは、クッキーのような従来の方法なしでオンラインでユーザーを特定し、追跡するテクニックとして成長している。
本稿では, 各種指紋認証技術について概説し, 収集データのエントロピーと特異性を解析する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-18T20:32:31Z) - Browsing without Third-Party Cookies: What Do You See? [5.181502547611254]
サードパーティのWebクッキーは、プライバシーを侵害する行動追跡によく使用される。
サードパーティのクッキーレスブラウジングの効果を理解するために、私たちはTrancoのトップ1万のウェブサイトをクロールして測定しました。
我々は,サードパーティ製クッキーを除去するフレームワークを開発し,これらのクッキーを使用せずにWebページの外観の違いを分析する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-14T17:47:43Z) - How Unique is Whose Web Browser? The role of demographics in browser fingerprinting among US users [50.699390248359265]
ブラウザのフィンガープリントは、クッキーを使わずとも、Web上のユーザを識別し、追跡するために利用できる。
この技術と結果として生じるプライバシーリスクは10年以上にわたって研究されてきた。
我々は、さらなる研究を可能にするファースト・オブ・ザ・キンド・データセットを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-09T14:51:58Z) - PriRoAgg: Achieving Robust Model Aggregation with Minimum Privacy Leakage for Federated Learning [49.916365792036636]
フェデレートラーニング(FL)は、大規模分散ユーザデータを活用する可能性から、最近大きな勢いを増している。
送信されたモデル更新は、センシティブなユーザ情報をリークする可能性があり、ローカルなトレーニングプロセスの集中的な制御の欠如は、モデル更新に対する悪意のある操作の影響を受けやすいグローバルモデルを残します。
我々は、Lagrange符号化計算と分散ゼロ知識証明を利用した汎用フレームワークPriRoAggを開発し、集約されたプライバシを満たすとともに、幅広いロバストな集約アルゴリズムを実行する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-12T03:18:08Z) - The Privacy-Utility Trade-off in the Topics API [0.34952465649465553]
我々は、各インターネットユーザに対する再識別リスクと広告会社に提供するユーティリティについて、トピックスAPIを用いて分析する。
将来的なAPI更新のプライバシと実用性を評価するために、容易に適用可能なAPIパラメータのみに依存する理論的結果を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-21T17:01:23Z) - A first look into Utiq: Next-generation cookies at the ISP level [3.434440572295625]
サードパーティ製のクッキーは長年にわたって広く使われてきたが、ユーザーのプライバシーに影響を及ぼす可能性があると批判されている。
多くのブラウザでは、ユーザーがサードパーティーのクッキーをブロックできるため、広告主にとっての有用性が制限される。
UtiqはISPが直接行う新しいユーザー追跡方式で、サードパーティ製のクッキーを置き換える。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-15T09:23:59Z) - A Public and Reproducible Assessment of the Topics API on Real Data [1.1510009152620668]
Topics API for the Webは、サードパーティのクッキーに代わる、Googleのプライバシ向上のためのAPIだ。
以前の作業の結果、ユーティリティとプライバシの両方をトレードオフするトピクスの能力に関する議論が続いている。
本稿では,Topicsがすべてのユーザに対して同じプライバシー保証を提供していない,情報漏洩が時間とともに悪化する,という実データについて述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-28T17:03:44Z) - TeD-SPAD: Temporal Distinctiveness for Self-supervised
Privacy-preservation for video Anomaly Detection [59.04634695294402]
人間の監視のないビデオ異常検出(VAD)は複雑なコンピュータビジョンタスクである。
VADのプライバシー漏洩により、モデルは人々の個人情報に関連する不必要なバイアスを拾い上げ、増幅することができる。
本稿では,視覚的プライベート情報を自己管理的に破壊する,プライバシーに配慮したビデオ異常検出フレームワークTeD-SPADを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-21T22:42:55Z) - On the Robustness of Topics API to a Re-Identification Attack [6.157783777246449]
Googleは、行動広告のプライバシフレンドリな代替手段として、Topics APIフレームワークを提案した。
本稿では,Topics APIの再識別攻撃に対するロバスト性を評価する。
ユーザのプロファイルがウェブサイトのオーディエンス内でユニークである可能性が大きいため,Topics APIは緩和されるが,再識別の防止はできない。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-08T10:53:48Z) - Having your Privacy Cake and Eating it Too: Platform-supported Auditing
of Social Media Algorithms for Public Interest [70.02478301291264]
ソーシャルメディアプラットフォームは、情報や機会へのアクセスをキュレートするので、公衆の言論を形成する上で重要な役割を果たす。
これまでの研究では、これらのアルゴリズムが偏見や差別的な結果をもたらすことを示すためにブラックボックス法が用いられてきた。
本稿では,提案法の目標を満たすプラットフォーム支援型監査手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-18T17:32:35Z) - Algorithmic Fairness Datasets: the Story so Far [68.45921483094705]
データ駆動アルゴリズムは、人々の幸福に直接影響し、批判的な決定をサポートするために、さまざまな領域で研究されている。
研究者のコミュニティは、既存のアルゴリズムの株式を調査し、新しいアルゴリズムを提案し、歴史的に不利な人口に対する自動意思決定のリスクと機会の理解を深めてきた。
公正な機械学習の進歩はデータに基づいており、適切に文書化された場合にのみ適切に使用できる。
残念なことに、アルゴリズムフェアネスコミュニティは、特定のリソース(オパシティ)に関する情報の不足と利用可能な情報の分散(スパーシティ)によって引き起こされる、集合的なデータドキュメント負債に悩まされている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-03T17:25:46Z)
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。