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/2410.06954v3
• Date: Mon, 18 Nov 2024 16:06:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:30:18.065752
• 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:
• 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。

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