論文の概要: How Unique is Whose Web Browser? The role of demographics in browser fingerprinting among US users
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.06954v2
- Date: Fri, 11 Oct 2024 02:18:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-31 23:27:23.521924
- Title: How Unique is Whose Web Browser? The role of demographics in browser fingerprinting among US users
- Title（参考訳）: 誰がウェブブラウザを使うのか? アメリカにおけるブラウザのフィンガープリントにおける人口統計学の役割
- Authors: Alex Berke, Enrico Bacis, Badih Ghazi, Pritish Kamath, Ravi Kumar, Robin Lassonde, Pasin Manurangsi, Umar Syed,
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.699390248359265
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Browser fingerprinting can be used to identify and track users across the Web, even without cookies, by collecting attributes from users' devices to create unique "fingerprints". This technique and resulting privacy risks have been studied for over a decade. Yet further research is limited because prior studies used data not publicly available. Additionally, data in prior studies lacked user demographics. Here we provide a first-of-its-kind dataset to enable further research. It includes browser attributes with users' demographics and survey responses, collected with informed consent from 8,400 US study participants. We use this dataset to demonstrate how fingerprinting risks differ across demographic groups. For example, we find lower income users are more at risk, and find that as users' age increases, they are both more likely to be concerned about fingerprinting and at real risk of fingerprinting. Furthermore, we demonstrate an overlooked risk: user demographics, such as gender, age, income level and race, can be inferred from browser attributes commonly used for fingerprinting, and we identify which browser attributes most contribute to this risk. Our data collection process also conducted an experiment to study what impacts users' likelihood to share browser data for open research, in order to inform future data collection efforts, with responses from 12,461 total participants. Female participants were significantly less likely to share their browser data, as were participants who were shown the browser data we asked to collect. Overall, we show the important role of user demographics in the ongoing work that intends to assess fingerprinting risks and improve user privacy, with findings to inform future privacy enhancing browser developments. The dataset and data collection tool we provide can be used to further study research questions not addressed in this work.
- Abstract（参考訳）: ブラウザのフィンガープリントは、ユーザーのデバイスから属性を収集してユニークな「指紋」を作成することで、クッキーなしでもウェブ上のユーザーを特定し、追跡するために使用することができる。
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。
しかし、先行研究ではデータが公開されていないため、さらなる研究は限られている。
さらに、先行研究のデータにはユーザーの人口統計が欠如していた。
ここでは、さらなる研究を可能にするための第一種データセットを提供する。
これには、ユーザの人口統計と調査回答によるブラウザ属性が含まれ、8,400人の米国研究参加者からインフォームドコンセントで収集された。
このデータセットを用いて、人口集団間で指紋認証のリスクがどのように異なるかを示す。
例えば、低所得のユーザはリスクが高く、ユーザーの年齢が上がるにつれて、どちらも指紋認証や実際の指紋認証のリスクに気を遣う傾向にある。
さらに, 性別, 年齢, 所得水準, 人種などのユーザ人口層を, 指紋認証によく使用されるブラウザ属性から推定し, このリスクに最も寄与するブラウザ属性を特定する。
また,オープンな研究のためにブラウザデータを共有する可能性について,12,461人の参加者から回答を得て,今後のデータ収集にどのような影響があるかを調べる実験を行った。
女性参加者は、私たちが収集したブラウザデータを表示するように、ブラウザデータをシェアする傾向が著しく低かった。
全体として、指紋認証のリスクを評価し、ユーザプライバシを改善することを目的として、現在進行中の作業において、ユーザ人口統計学が重要な役割を担っていることを示す。
私たちが提供しているデータセットとデータ収集ツールは、この研究で対処されていない研究の質問をさらに研究するために使用できます。
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) - 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) - Insights from an experiment crowdsourcing data from thousands of US Amazon users: The importance of transparency, money, and data use [6.794366017852433]
本稿は、米国5000人以上のユーザーから5年間にわたる、アクセス不能なAmazon購入履歴をクラウドソーシングする革新的なアプローチを共有する。
我々は参加者の同意を優先し、実験的な研究デザインを含むデータ収集ツールを開発した。
実験結果(N=6325)は、金銭的インセンティブと透明性の両方がデータ共有を大幅に増加させることを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-19T20:45:19Z) - Assessing Web Fingerprinting Risk [2.144574168644798]
ブラウザー指紋(Browser fingerprints)は、クッキーが無効になってもユーザーの秘密の追跡を可能にするデバイス固有の識別子である。
これまでの研究は、指紋認証のリスクを定量化するための鍵となる指標として、情報の尺度であるエントロピーを確立してきた。
我々は,先行作業の限界に対処するブラウザのフィンガープリントについて,最初の研究を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-22T20:34:41Z) - Protecting User Privacy in Online Settings via Supervised Learning [69.38374877559423]
我々は、教師付き学習を活用する、オンラインプライバシ保護に対するインテリジェントなアプローチを設計する。
ユーザのプライバシを侵害する可能性のあるデータ収集を検出してブロックすることにより、ユーザに対してある程度のディジタルプライバシを復元することが可能になります。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-06T05:20:16Z) - Automatic User Profiling in Darknet Markets: a Scalability Study [15.83443291553249]
本研究の目的は,現在の計算スタイメトリ手法の信頼性と限界を理解することである。
根拠となる真実は得られず、歴史的調査による検証済みの犯罪データも検証目的には利用できないため、クリアウェブフォーラムから新たなデータを収集した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-24T16:54:59Z) - Responsible Disclosure of Generative Models Using Scalable
Fingerprinting [70.81987741132451]
深層生成モデルは質的に新しいパフォーマンスレベルを達成した。
この技術がスプーフセンサーに誤用され、ディープフェイクを発生させ、大規模な誤情報を可能にするという懸念がある。
最先端のジェネレーションモデルを責任を持って公開することで、研究者や企業がモデルに指紋を刻むことができます。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-16T03:51:54Z) - TIPRDC: Task-Independent Privacy-Respecting Data Crowdsourcing Framework
for Deep Learning with Anonymized Intermediate Representations [49.20701800683092]
本稿では,匿名化中間表現を用いたタスク非依存型プライバシ参照データクラウドソーシングフレームワークTIPRDCを提案する。
このフレームワークの目的は、中間表現からプライバシー情報を隠蔽できる機能抽出器を学習することであり、データコレクターの生データに埋め込まれた元の情報を最大限に保持し、未知の学習タスクを達成することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-23T06:21:26Z) - Keystroke Biometrics in Response to Fake News Propagation in a Global
Pandemic [77.79066811371978]
本研究では,キーストロークバイオメトリックスを用いたコンテンツ匿名化手法の提案と解析を行う。
フェイクニュースは、特に主要なイベントにおいて、世論を操作する強力なツールとなっている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-15T17:56:11Z)
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。