論文の概要: I Know What You Bought Last Summer: Investigating User Data Leakage in E-Commerce Platforms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13212v1
• Date: Wed, 16 Apr 2025 09:52:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-28 20:58:42.544271
• Title: I Know What You Bought Last Summer: Investigating User Data Leakage in E-Commerce Platforms
• Title（参考訳）: 今年の夏、Eコマースプラットフォームでユーザーデータの漏洩を調査中
• Authors: Ioannis Vlachogiannakis, Emmanouil Papadogiannakis, Panagiotis Papadopoulos, Nicolas Kourtellis, Evangelos Markatos,
• Abstract要約: 電子商取引プラットフォーム上で共有される個人情報のプライバシーとセキュリティに関する懸念が高まっている。 人気の高いE-Shopsの選び方を調べたところ、30%近くが個人情報を第三者に開示することでユーザーのプライバシーを侵害していることが判明した。 Facebookのようなプラットフォームでは、個人情報を使ってユーザープロフィールを作成し、それらをソーシャルメディアアカウントにリンクする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5488935492091735
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the digital age, e-commerce has transformed the way consumers shop, offering convenience and accessibility. Nevertheless, concerns about the privacy and security of personal information shared on these platforms have risen. In this work, we investigate user privacy violations, noting the risks of data leakage to third-party entities. Utilizing a semi-automated data collection approach, we examine a selection of popular online e-shops, revealing that nearly 30% of them violate user privacy by disclosing personal information to third parties. We unveil how minimal user interaction across multiple e-commerce websites can result in a comprehensive privacy breach. We observe significant data-sharing patterns with platforms like Facebook, which use personal information to build user profiles and link them to social media accounts.
• Abstract（参考訳）: デジタル時代、Eコマースは消費者の買い物方を変え、利便性とアクセシビリティを提供する。 それでも、これらのプラットフォームで共有される個人情報のプライバシーとセキュリティに関する懸念が高まっている。 本研究では,データ漏洩のリスクを第三者に指摘し,ユーザのプライバシー侵害を調査する。 セミオートマチックなデータ収集手法を用いて、人気のオンラインE-Shopsの選考を行い、その30%近くが個人情報を第三者に開示することでユーザーのプライバシーを侵害していることを明らかにした。 われわれは複数のeコマースサイト間でのユーザーインタラクションの最小化が、包括的なプライバシー侵害をもたらすことを明らかにした。 Facebookのようなプラットフォームでは、個人情報を使ってユーザープロフィールを作成し、それらをソーシャルメディアアカウントにリンクする。

関連論文リスト

• Understanding Users' Security and Privacy Concerns and Attitudes Towards Conversational AI Platforms [3.789219860006095]
  r/ChatGPT Redditコミュニティから250万以上のユーザ投稿を大規模に分析して、ユーザのセキュリティとプライバシに関する懸念を理解する。 データライフサイクルの各ステージ(すなわち、収集、使用、保持など)にユーザが関心を持っていることが分かりました。 透明性を高め、データコントロールを改善し、ユーザの信頼と採用を高めるために、ユーザ、プラットフォーム、企業、および政策立案者にレコメンデーションを提供します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-09T03:22:48Z)
• PriveShield: Enhancing User Privacy Using Automatic Isolated Profiles in Browsers [3.9251831157293515]
  PriveShieldは、情報収集サイクルを妨害する軽量なプライバシーメカニズムである。 評価の結果,これらのシナリオの91%で再ターゲティング広告を防止できる可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-03T20:29:33Z)
• 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)
• Towards a User Privacy-Aware Mobile Gaming App Installation Prediction Model [0.8602553195689513]
  本研究では,モバイルゲームアプリのインストールを需要側プラットフォームの観点から予測するプロセスについて検討する。 プライバシ保護とモデルパフォーマンスのトレードオフについて検討する。 プライバシーを意識したモデルは依然として重要な能力を保っていると結論付けている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-07T09:14:59Z)
• Privacy Explanations - A Means to End-User Trust [64.7066037969487]
  この問題に対処するために、説明可能性がどのように役立つかを検討しました。 私たちはプライバシーの説明を作成し、エンドユーザの理由と特定のデータが必要な理由を明らかにするのに役立ちました。 我々の発見は、プライバシーの説明がソフトウェアシステムの信頼性を高めるための重要なステップであることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-18T09:30:37Z)
• 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)
• BeeTrace: A Unified Platform for Secure Contact Tracing that Breaks Data Silos [73.84437456144994]
  接触追跡は、新型コロナウイルスなどの感染症の拡散を制御する重要な方法である。 現在のソリューションでは、ビジネスデータベースや個々のデジタルデバイスに格納された大量のデータを利用できません。 データサイロを破り、プライバシーの目標を保証するために最先端の暗号化プロトコルをデプロイする統合プラットフォームであるBeeTraceを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-05T10:33:45Z)
• The Challenges and Impact of Privacy Policy Comprehension [0.0]
  本稿では、避けられないシンプルなプライバシーポリシーのプライバシーフレンドリさを実験的に操作した。 参加者の半数は、この透明なプライバシーポリシーさえ誤解している。 このような落とし穴を緩和するため、私たちはインフォームドコンセントの品質を向上させる設計勧告を提示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-18T14:16:48Z)
• A vision for global privacy bridges: Technical and legal measures for international data markets [77.34726150561087]
  データ保護法とプライバシーの権利が認められているにもかかわらず、個人情報の取引は「トレーディング・オイル」と同等のビジネスになっている。 オープンな対立は、データに対するビジネスの要求とプライバシーへの欲求の間に生じている。 プライバシを備えたパーソナル情報市場のビジョンを提案し,テストする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-13T13:55:50Z)
• 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。