論文の概要: Evaluating Google's Protected Audience Protocol
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08102v2
- Date: Mon, 20 May 2024 17:01:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-21 20:06:02.688420
- Title: Evaluating Google's Protected Audience Protocol
- Title(参考訳): Googleの保護されたオーディエンスプロトコルの評価
- Authors: Minjun Long, David Evans,
- Abstract要約: Googleは、サードパーティのクッキーを使わずに広告ターゲティングを可能にする、Privacy Sandboxイニシアチブを提案した。
本研究は,Protected Audience提案で提案されている報告メカニズムのリンクプライバシーリスクの分析に焦点をあてる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.737740676767729
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: While third-party cookies have been a key component of the digital marketing ecosystem for years, they allow users to be tracked across web sites in ways that raise serious privacy concerns. Google has proposed the Privacy Sandbox initiative to enable ad targeting without third-party cookies. While there have been several studies focused on other aspects of this initiative, there has been little analysis to date as to how well the system achieves the intended goal of preventing request linking. This work focuses on analyzing linkage privacy risks for the reporting mechanisms proposed in the Protected Audience (PrAu) proposal (previously known as FLEDGE), which is intended to enable online remarketing without using third-party cookies. We summarize the overall workflow of PrAu and highlight potential privacy risks associated with its proposed design, focusing on scenarios in which adversaries attempt to link requests to different sites to the same user. We show how a realistic adversary would be still able to use the privacy-protected reporting mechanisms to link user requests and conduct mass surveillance, even with correct implementations of all the currently proposed privacy mechanisms.
- Abstract(参考訳): サードパーティのクッキーは、デジタルマーケティングのエコシステムの重要な要素だが、ユーザのWebサイトをまたがって、深刻なプライバシーの懸念を喚起する。
Googleは、サードパーティのクッキーを使わずに広告ターゲティングを可能にする、Privacy Sandboxイニシアチブを提案した。
このイニシアチブの他の側面に焦点をあてた研究はいくつかあるが、リクエストリンクの防止という目的をシステムがいかにうまく達成するかについては、これまではほとんど分析されていない。
本研究は,サードパーティのクッキーを使わずにオンライン再販を可能にすることを目的としたProtected Audience (PrAu)提案(以前はFLEDGEと呼ばれていた)で提案される報告メカニズムのリンクプライバシーリスクの分析に焦点をあてる。
PrAuの全体的なワークフローを要約し、提案した設計に関連する潜在的なプライバシーリスクを強調し、敵が異なるサイトへのリクエストを同じユーザにリンクしようとするシナリオに焦点を当てた。
我々は、現在提案されているすべてのプライバシーメカニズムの正しい実装であっても、現実的な敵が、ユーザー要求をリンクし、大量監視を行うために、プライバシー保護された報告メカニズムを引き続き使用できることを示します。
関連論文リスト
- 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) - Words Blending Boxes. Obfuscating Queries in Information Retrieval using Differential Privacy [7.831978389504435]
情報検索システム(IRS)がユーザのプライバシを保護していない場合、システムに送信されたクエリを通じて機密情報を開示することができる。
最近の改良、特にNLPは、テキストを難読化するために差分プライバシーを使用する可能性を示している。
本稿では,クエリ難読化のための新しいプライベートなメカニズムであるWord Blending Boxesを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-15T12:51:36Z) - Secure Aggregation is Not Private Against Membership Inference Attacks [66.59892736942953]
フェデレーション学習におけるSecAggのプライバシーへの影響について検討する。
SecAggは、単一のトレーニングラウンドであっても、メンバシップ推論攻撃に対して弱いプライバシを提供します。
以上の結果から,ノイズ注入などの付加的なプライバシー強化機構の必要性が浮き彫りになった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-26T15:07:58Z) - Unified Mechanism-Specific Amplification by Subsampling and Group Privacy Amplification [54.1447806347273]
サブサンプリングによる増幅は、差分プライバシーを持つ機械学習の主要なプリミティブの1つである。
本稿では、メカニズム固有の保証を導出するための最初の一般的なフレームワークを提案する。
サブサンプリングが複数のユーザのプライバシに与える影響を分析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-07T19:36:05Z) - 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) - Tapping into Privacy: A Study of User Preferences and Concerns on
Trigger-Action Platforms [0.0]
モノのインターネット(IoT)デバイスの人気は急速に高まり、インターネットに接続されたデバイスを継続的に監視する人が増えている。
この研究は、IoT(Internet of Things)のコンテキストにおいて、Trigger-Action Platform(TAP)に関連するエンドユーザのプライバシ上の懸念と期待について調査する。
TAPでは、特定のイベントや条件に基づいてアクションをトリガーするルールを作成することで、スマート環境をカスタマイズすることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-11T14:25:01Z) - Node Injection Link Stealing Attack [0.649970685896541]
グラフ構造化データ内のプライベートリンクを推測することにより、グラフニューラルネットワーク(GNN)のプライバシ脆弱性を露呈する、ステルスで効果的な攻撃を提案する。
我々の研究は、GNNに固有のプライバシの脆弱性を強調し、アプリケーションの堅牢なプライバシ保護メカニズムを開発することの重要性を強調しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-25T14:51:01Z) - User-Centered Security in Natural Language Processing [0.7106986689736825]
自然言語処理(NLP)におけるユーザ中心のセキュリティの枠組みの提案
NLP内の2つのセキュリティドメインに重点を置いている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-10T22:34:19Z) - Cross-Network Social User Embedding with Hybrid Differential Privacy
Guarantees [81.6471440778355]
プライバシー保護方式でユーザを包括的に表現するために,ネットワーク横断型ソーシャルユーザ埋め込みフレームワークDP-CroSUEを提案する。
特に、各異種ソーシャルネットワークに対して、異種データ型に対するプライバシー期待の変化を捉えるために、まずハイブリッドな差分プライバシーの概念を導入する。
ユーザ埋め込みをさらに強化するため、新しいネットワーク間GCN埋め込みモデルは、それらの整列したユーザを介して、ネットワーク間で知識を伝達するように設計されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-04T06:22:37Z) - 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) - SPAct: Self-supervised Privacy Preservation for Action Recognition [73.79886509500409]
アクション認識におけるプライバシー漏洩を緩和するための既存のアプローチは、ビデオデータセットのアクションラベルとともに、プライバシラベルを必要とする。
自己教師付き学習(SSL)の最近の進歩は、未ラベルデータの未発見の可能性を解き放ちつつある。
本稿では、プライバシーラベルを必要とせず、自己管理的な方法で、入力ビデオからプライバシー情報を除去する新しいトレーニングフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-29T02:56:40Z)
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。