論文の概要: Beyond the Crawl: Unmasking Browser Fingerprinting in Real User Interactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01608v1
• Date: Mon, 03 Feb 2025 18:43:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:51:58.195044
• Title: Beyond the Crawl: Unmasking Browser Fingerprinting in Real User Interactions
• Title（参考訳）: ブラウザのフィンガープリントを本物のユーザーインタラクションで解き放つ
• Authors: Meenatchi Sundaram Muthu Selva Annamalai, Igor Bilogrevic, Emiliano De Cristofaro,
• Abstract要約: ブラウザーフィンガープリント(Browser fingerprinting)は、プロファイリングやターゲット広告に頻繁に使われるオンライン追跡技術である。 これまでの研究は、人間とコンピュータの相互作用のニュアンスを再現するのに本質的に苦労した自動化ウェブクローリングに大きく依存していた。 本稿では,30人の参加者を対象とした10週間にわたるユーザ調査を行い,3000のWebサイトを対象とした実閲覧セッションからテレメトリデータを収集した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.495142718502072
• License:
• Abstract: Browser fingerprinting is a pervasive online tracking technique used increasingly often for profiling and targeted advertising. Prior research on the prevalence of fingerprinting heavily relied on automated web crawls, which inherently struggle to replicate the nuances of human-computer interactions. This raises concerns about the accuracy of current understandings of real-world fingerprinting deployments. As a result, this paper presents a user study involving 30 participants over 10 weeks, capturing telemetry data from real browsing sessions across 3,000 top-ranked websites. Our evaluation reveals that automated crawls miss almost half (45%) of the fingerprinting websites encountered by real users. This discrepancy mainly stems from the crawlers' inability to access authentication-protected pages, circumvent bot detection, and trigger fingerprinting scripts activated by specific user interactions. We also identify potential new fingerprinting vectors present in real user data but absent from automated crawls. Finally, we evaluate the effectiveness of federated learning for training browser fingerprinting detection models on real user data, yielding improved performance than models trained solely on automated crawl data.
• Abstract（参考訳）: ブラウザーフィンガープリント(Browser fingerprinting)は、プロファイリングやターゲット広告に頻繁に使われるオンライン追跡技術である。 フィンガープリントの頻度に関する以前の研究は、人とコンピュータの相互作用のニュアンスを再現するのに本質的に苦労している自動ウェブクロールに大きく依存していた。 これにより、現実世界のフィンガープリントの展開に関する現在の理解の正確さが懸念される。 そこで本研究では,30人の参加者を対象とした10週間にわたるユーザ調査を行い,3000のWebサイトを対象とした実閲覧セッションからテレメトリデータを収集した。 我々の評価では、実際のユーザーが遭遇した指紋認証サイトの約半数(45%)を自動クロールが欠落していることが判明した。 この違いは、クローラーが認証保護されたページにアクセスできないこと、ボット検出を回避し、特定のユーザーインタラクションによって起動される指紋認証スクリプトをトリガーすることに起因する。 また、実際のユーザデータに存在する可能性のある新しいフィンガープリントベクターを同定するが、自動クロールが欠如している。 最後に,実際のユーザデータを用いたブラウザ指紋検出モデルのトレーニングにおいて,フェデレート学習の有効性を評価し,自動クローリングデータのみをトレーニングしたモデルよりも性能が向上した。

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)
• 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)
• 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)
• Unveiling the Digital Fingerprints: Analysis of Internet attacks based on website fingerprints [0.0]
  本稿では,最新の機械学習アルゴリズムを用いて,攻撃者がTorトラフィックを非匿名化できることを示す。 ネットワークパケットを11日間にわたってキャプチャし、ユーザが特定のWebページをナビゲートし、Wiresharkネットワークキャプチャツールを通じて.pcapng形式でデータを記録します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-01T18:44:40Z)
• 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)
• Mobile Behavioral Biometrics for Passive Authentication [65.94403066225384]
  本研究は, 単モーダルおよび多モーダルな行動的生体特性の比較分析を行った。 HuMIdbは、最大かつ最も包括的なモバイルユーザインタラクションデータベースである。 我々の実験では、最も識別可能な背景センサーは磁力計であり、タッチタスクではキーストロークで最良の結果が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-14T17:05:59Z)
• 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)
• Artificial Fingerprinting for Generative Models: Rooting Deepfake Attribution in Training Data [64.65952078807086]
  光現実性画像生成は、GAN(Generative Adversarial Network)のブレークスルーにより、新たな品質レベルに達した。 しかし、このようなディープフェイクのダークサイド、すなわち生成されたメディアの悪意ある使用は、視覚的誤報に関する懸念を提起する。 我々は,モデルに人工指紋を導入することによって,深度検出の積極的な,持続可能なソリューションを模索する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-16T16:49:55Z)
• 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。