論文の概要: Zero-Rating, One Big Mess: Analyzing Differential Pricing Practices of
European MNOs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08066v1
- Date: Tue, 12 Mar 2024 20:31:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-14 16:22:30.064824
- Title: Zero-Rating, One Big Mess: Analyzing Differential Pricing Practices of
European MNOs
- Title(参考訳): Zero-Rating, One Big Mess: 差分価格のプラクティスの分析
ヨーロッパMNO
- Authors: Gabriel Karl Gegenhuber, Wilfried Mayer, Edgar Weippl
- Abstract要約: 特定のアプリケーションに属するデータトラフィックを請求しないZero-ratingは、モバイルエコシステム内で人気を博している。
この研究は、EUの7つの異なるモバイルオペレーターで4つの人気アプリケーションのゼロレーティングに使用される分類プラクティスを独立して監査することを目的としている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.4195677954898822
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Zero-rating, the practice of not billing data traffic that belongs to certain
applications, has become popular within the mobile ecosystem around the globe.
There is an ongoing debate whether mobile operators should be allowed to
differentiate traffic or whether net neutrality regulations should prevent
this. Despite the importance of this issue, we know little about the technical
aspects of zero-rating offers since the implementation is kept secret by mobile
operators and therefore is opaque to end-users and regulatory agencies.
This work aims to independently audit classification practices used for
zero-rating of four popular applications at seven different mobile operators in
the EU. We execute and evaluate more than 300 controlled experiments within
domestic and internationally roamed environments and identify potentially
problematic behavior at almost all investigated operators. With this study, we
hope to increase transparency around the current practices and inform future
decisions and policies.
- Abstract(参考訳): 特定のアプリケーションに属するデータトラフィックを請求しないZero-ratingは、世界中のモバイルエコシステムで人気を集めている。
モバイル事業者がトラフィックの差別化を許すべきなのか、ネット中立性規制がこれを阻止すべきなのか、議論が続いている。
この問題の重要性にもかかわらず、実装がモバイル事業者によって秘密にされているため、ゼロレーティングの技術的側面についてはほとんど分かっていないので、エンドユーザーや規制機関には不透明である。
この研究は、EUの7つの異なるモバイルオペレーターで4つの人気アプリケーションのゼロレーティングに使用される分類プラクティスを独立して監査することを目的としている。
国内および国際的にローミングされた環境下で300以上の制御された実験を実施・評価し、ほぼすべてのオペレーターに対して潜在的に問題のある行動を特定する。
この研究により、現在のプラクティスに関する透明性を高め、今後の決定と方針を通知したいと思っています。
関連論文リスト
- Differentially Private Data Release on Graphs: Inefficiencies and Unfairness [48.96399034594329]
本稿では,ネットワーク情報公開の文脈における偏見と不公平性に対する差別的プライバシの影響を特徴づける。
ネットワーク構造が全員に知られているネットワークリリースの問題を考えるが、エッジの重みをプライベートにリリースする必要がある。
我々の研究は、これらのネットワーク化された決定問題におけるプライバシーに起因する偏見と不公平性に関する理論的根拠と実証的な証拠を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-08T08:37:37Z) - MobileAtlas: Geographically Decoupled Measurements in Cellular Networks for Security and Privacy Research [3.4367774917927596]
我々は,SIMをセルモデムからリモートで接続することで地理的に分離するフレームワークを構築した。
これにより、任意のモデム位置の任意の演算子で、パーツを動かさずに、任意のサブスクライバをテストできる。
この枠組みを用いることで、商業ネットワークにおける国際実験により、交通計測における悪用可能な不整合が明らかになった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-13T13:15:13Z) - Unprotected 4G/5G Control Procedures at Low Layers Considered Dangerous [4.235733335401408]
セルラー標準の複雑さと高い層間操作の複雑さについて検討する。
現在の細胞系は情報漏洩による新たな受動的攻撃の影響を受けやすいことが判明した。
UEでRFフロントエンドを無効にすることで、ユーザのスループットを低下させるアクティブアタックを識別する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-11T13:42:05Z) - Incentivized Communication for Federated Bandits [67.4682056391551]
我々は,サーバがインセンティブを提供することでクライアントにデータを共有する動機付けを行う,フェデレートされた盗賊に対するインセンティブ付きコミュニケーション問題を導入する。
本稿では,実証可能な通信とインセンティブコスト保証により,ほぼ最適の後悔を実現する,最初のインセンティブ付き通信プロトコルであるInc-FedUCBを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-21T00:59:20Z) - Users are the North Star for AI Transparency [111.5679109784322]
透明な人工知能システムを求める声が広まっているにもかかわらず、この用語は、厳密な政策の目的や具体的な研究ラインのオリエント化を表すために、多義的な意味に過大評価されている。
このことが起こる理由の1つは、AI透明性の明確な理想が、この仕事の体で実現されないことである。
透明性はユーザ中心で、ユーザ指向で、誠実です。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-09T18:53:29Z) - Deep Learning for Encrypted Traffic Classification and Unknown Data
Detection [13.36152072056685]
新しいDeep Neural Networkベースのユーザアクティビティ検出フレームワークを提案し、モバイルアプリケーション上で実行されるきめ細かいユーザアクティビティを識別する。
提案フレームワークは時間ウィンドウに基づく手法を用いて,アクティビティのトラフィックフローをセグメントに分割する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-25T10:55:18Z) - Automating the GDPR Compliance Assessment for Cross-border Personal Data
Transfers in Android Applications [0.0]
欧州連合データ保護規則(EU)は、すべての個人処理活動が公平かつ透明であることを保証することを目的としている。
この目的のために、EU外で個人データを転送するための厳格な要件を設定している。
分析対象アプリの56%は、国境を越えたデータ転送要件に準拠していない可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-12T14:13:26Z) - Challenges in Net Neutrality Violation Detection: A Case Study of Wehe
Tool and Improvements [0.0]
我々は、ネット中立性違反を検出するために開発された最新のツール「Wehe」に焦点を当てている。
Weheのリプレイトラフィックが意図されたサービスとして正しく分類されていない重要な弱点を強調します。
本稿では,初期TLSハンドシェイクにおいて,SNIパラメータを適切に設定する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-12T15:42:30Z) - Unsatisfied Today, Satisfied Tomorrow: a simulation framework for
performance evaluation of crowdsourcing-based network monitoring [68.8204255655161]
本稿では, 性能の低い細胞の検出品質を評価するための実験フレームワークを提案する。
このフレームワークは、満足度調査のプロセスとユーザの満足度予測の両方をシミュレートする。
シミュレーションフレームワークを用いて、一般的なシナリオにおいて、性能の低いサイト検出の性能を実証的にテストする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-30T10:03:48Z) - Urban Sensing based on Mobile Phone Data: Approaches, Applications and
Challenges [67.71975391801257]
モバイルデータ分析における多くの関心は、人間とその行動に関連している。
本研究の目的は,携帯電話データから知識を発見するために実装された手法や手法をレビューすることである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-29T15:14:03Z) - Beyond privacy regulations: an ethical approach to data usage in
transportation [64.86110095869176]
本稿では,フェデレート機械学習を交通分野に適用する方法について述べる。
フェデレートラーニングは、ユーザのプライバシを尊重しつつ、プライバシに敏感なデータを処理可能にする方法だと考えています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-01T15:10:12Z)
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。