[論文レビュー] Your Interests According to Google - A Profile-Centered Analysis for Obfuscation of Online Tracking Profiles

Martin Degeling, Thomas Herrmann|arXiv (Cornell University)|Jan 24, 2016

Privacy, Security, and Data Protection参考文献 19被引用数 7

ひとこと要約

この論文は、ユーザーの関心がどのように推定され、追跡されているかを明らかにするために、Googleの関心プロファイリングを、ソーシャルブックマークデータを用いて分析している。本研究では、ブラウジング行動を操作することで追跡プロファイルを歪めることを目的とした、プロファイル中心の誤魔化し技術を提案している。実証的に、不安定なプロファイルでも、ユーザーのプライバシーと自律性を向上させるために、効果的に誤魔化しうることを示している。

ABSTRACT

Profiling users for the purpose of targeted advertisements or other kinds of personalization is very popular on the internet. But besides the benefits of individually tailored news feeds and shopping recommendation research has shown that many users consider this practice as privacy infringement. Profiling is often conducted without consent and services offer neither information about what the profile looks like nor which effects it might have. In this paper we argue that understanding profiling and thus interacting with the resulting profiles fosters a privacy literacy that is necessary for users to stay autonomous in the information society. We analyze the extent of interest profiling by google and develop a countermeasures that helps to obfuscate these profiles. To do so we analyzed a links lists from a social bookmarking service with regard to the interests they reveal. We found that, although the profiling by google is very unstable we can still use the information to obfuscate the profile.

研究の動機と目的

• オンライン追跡を通じてGoogleがユーザーの関心プロファイルをどのように構築しているかを調査すること。
• 自動プロファイリングがユーザーのプライバシーと自律性に与える影響を理解すること。
• 追跡プロファイルを誤魔かし、プライバシー侵害を低減するための手法を開発すること。
• ユーザーが自分のプロファイルがどのように形成され、使用されているかを理解できるようにすることで、プライバシーリテラシーを高めること。
• ユーザーが自らのデジタルプロファイルを操作または歪めることを可能にする実用的な対策を提供すること。

提案手法

• ソーシャルブックマークサービスからのリンクデータを収集・分析し、ユーザーの関心を推定した。
• これらのリンクをGoogleの関心カテゴリーにマッピングし、プロファイリングの範囲と正確さを評価した。
• 類似した行動が異なるプロファイルラベルをもたらすなど、Googleのプロファイリングシステムの不安定性を特定した。
• 観察された不安定性に基づき、追跡アルゴリズムをだますために意図的なブラウジングパターンを用いたプロファイル誤魔かし技術を設計した。
• 制御された条件下でプロファイルの変化をシミュレートすることで、誤魔かしの有効性を評価した。
• トラッキングを完全にブロックするのではなく、プロファイルの操作に焦点を当てた、ユーザー中心のプライバシー保護アプローチを提唱した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ユーザーのブラウジング行動に基づいて、Googleの関心プロファイリングシステムはどれほど正確にユーザーの関心を反映しているか？
• RQ2 類似したユーザー行動が提示された場合、Googleの関心プロファイルはどれほど安定的で一貫しているか？
• RQ3 Googleのプロファイリングシステムにおける不安定性は、ユーザーのプロファイルを誤魔かしまたは歪めるために利用可能か？
• RQ4 ユーザーはどのような技術を用いることで、自らの追跡プロファイルを能動的に操作し、プライバシーリスクを低減できるか？
• RQ5 プライバシーリテラシーの向上とプロファイル制御を通じて、ユーザーはどのようにデジタル環境での自律性を高められるか？

主な発見

• Googleの関心プロファイリングは極めて不安定であり、類似したユーザー行動が一貫しない、あるいは予測不可能なプロファイルラベルをもたらす。
• この不安定性にもかかわらず、ユーザーの行動に基づき、識別可能で、潜在的に有害なプロファイルが依然として生成されている。
• Googleのシステムに観察された不安定性は、効果的なプロファイル誤魔かしに利用可能な脆弱性を生み出している。
• 提案された誤魔かし技術は、誤ったブラウジングパターンを導入することで、ユーザーのプロファイルを効果的に歪めることができた。
• ユーザーがトラッキングをブロックするのではなく、収集されたプロファイルデータを能動的に操作することで、意味的なプライバシー保護を達成できる。
• プロファイル中心の誤魔かしは、監視に抵抗できるように、ユーザーが自らのデジタルアイデンティティを形作るのを支援することで、ユーザーの自律性を高める。