[논문 리뷰] "If You Can't Beat them, Join them": A Usability Approach to Interdependent Privacy in Cloud Apps

Hamza Harkous, Karl Aberer|Infoscience (Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne)|2017. 02. 27.

Privacy, Security, and Data Protection참고 문헌 15인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 클라우드 앱에서 상호의존적인 프라이버시 위험을 줄이기 위해 사용성 중심의 접근 방식을 제안하며, '이력 기반 결정'—사용자가 이전에 승인한 벤더를 알 수 있도록 해주는 프라이버시 지표—를 도입한다. 사용자 연구에서 이 지표는 위험도가 낮은 앱을 선택할 가능성을 40% 높였으며, 시뮬레이션 결과 협업 네트워크에서 프라이버시 손실 증가율을 최대 70% 감소시켰다. 이는 협력이나 이타심이 필요하지 않다.

ABSTRACT

Cloud storage services, like Dropbox and Google Drive, have growing ecosystems of 3rd party apps that are designed to work with users' cloud files. Such apps often request full access to users' files, including files shared with collaborators. Hence, whenever a user grants access to a new vendor, she is inflicting a privacy loss on herself and on her collaborators too. Based on analyzing a real dataset of 183 Google Drive users and 131 third party apps, we discover that collaborators inflict a privacy loss which is at least 39% higher than what users themselves cause. We take a step toward minimizing this loss by introducing the concept of History-based decisions. Simply put, users are informed at decision time about the vendors which have been previously granted access to their data. Thus, they can reduce their privacy loss by not installing apps from new vendors whenever possible. Next, we realize this concept by introducing a new privacy indicator, which can be integrated within the cloud apps' authorization interface. Via a web experiment with 141 participants recruited from CrowdFlower, we show that our privacy indicator can significantly increase the user's likelihood of choosing the app that minimizes her privacy loss. Finally, we explore the network effect of History-based decisions via a simulation on top of large collaboration networks. We demonstrate that adopting such a decision-making process is capable of reducing the growth of users' privacy loss by 70% in a Google Drive-based network and by 40% in an author collaboration network. This is despite the fact that we neither assume that users cooperate nor that they exhibit altruistic behavior. To our knowledge, our work is the first to provide quantifiable evidence of the privacy risk that collaborators pose in cloud apps. We are also the first to mitigate this problem via a usable privacy approach.

연구 동기 및 목표

• 클라우드 스토리지 생태계에서 협업자들이 사용자의 자체 앱 선택보다 더 큰 프라이버시 위험을 초래하는 정도를 정량화하는 것.
• 사용자가 인증 시 이전에 승인된 벤더의 데이터를 시각화함으로써, 더 낮은 프라이버시 위험의 결정을 유도할 수 있는지 조사하는 것.
• 이력 기반 프라이버시 지표가 협업 클라우드 환경에서 누적 프라이버시 손실을 줄이는 데 효과적인지 평가하는 것.
• 대규모 협업 네트워크에서 이러한 사용성 개선 조치를 도입했을 경우의 네트워크 전반 영향을 시뮬레이션하는 것.
• 강제적이지도, 이타심이 없더라도 사용성 메커니즘이 상호의존적 프라이버시 피해를 크게 줄일 수 있음을 입증하는 것.

제안 방법

• 실제 183명의 Google 드라이브 사용자와 131개의 제3자 앱 데이터셋을 분석하여 사용자 및 협업자에 의한 앱 승인으로 인한 프라이버시 손실을 측정했다.
• 이전에 승인된 벤더를 인증 과정에서 표시함으로써 사용자가 기존의 액세스 위험을 인지할 수 있도록 돕는 '이력 기반 결정'—프라이버시 지표를 제안했다.
• CrowdFlower를 통해 141명의 참가자 대상 웹 기반 사용자 실험을 실시하여 프라이버시 지표가 의사결정에 미치는 영향을 평가했다.
• Google 드라이브 및 저자 네트워크 기반의 대규모 협업 그래프에서 이력 기반 결정의 네트워크 효과를 시뮬레이션하여 확장성과 영향도를 평가했다.
• 게임 이론 및 네트워크 기반 모델링을 사용하여, 사용자가 역사적 데이터를 바탕으로 새로운 벤더를 피할 경우 프라이버시 손실 증가율이 얼마나 감소하는지 정량화했다.
• 실제와 유사한 조건에서 사용성과 효과성을 테스트하기 위해 프라이버시 지표를 인증 인터페이스에 통합했다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 클라우드 스토리지 플랫폼에서 협업자가 사용자의 자체 앱 선택보다 프라이버시 손실에 더 큰 기여를 하는가?
• RQ2 앱 인증 시 이전에 승인된 벤더에 대해 사용자에게 알리면, 새로운 위험도가 높은 벤더에 액세스를 부여할 가능성이 줄어들 수 있는가?
• RQ3 이력 기반 의사결정 과정을 도입했을 경우, 협업 클라우드 생태계에서 누적 프라이버시 손실 증가에 미치는 네트워크 전반의 영향은 어떠한가?
• RQ4 사용자가 자기 이득을 추구하고 이타심이 없더라도 제안된 사용성 개선 조치가 여전히 효과가 있는가?
• RQ5 이 프라이버시 지표는 Google 드라이브를 초월한 다양한 클라우드 및 협업 생태계로 일반화될 수 있는가?

주요 결과

• 협업자가 제3자 앱에 액세스를 허용할 경우, 사용자가 직접 앱을 선택할 때보다 최소 39% 더 높은 프라이버시 손실을 초래한다.
• 이력 기반 프라이버시 지표는 제어된 사용자 연구에서 사용자가 프라이버시 손실을 최소화하는 앱을 선택할 가능성을 뚜렷이 높였다.
• 시뮬레이션된 Google 드라이브 기반 협업 네트워크에서 이력 기반 결정을 도입함으로써 사용자의 프라이버시 손실 증가율이 70% 감소했다.
• 유사한 접근 방식은 협업자가 협력하거나 이타심을 갖지 않는다는 가정 하에, 저자 협업 네트워크에서도 프라이버시 손실 증가율을 40% 감소시켰다.
• 사용자는 스스로 역사적 인증 결정을 고려할 가능성이 낮아, 능동적인 사용성 개선 조치의 필요성을 드러낸다.
• 제안된 접근 방식은 과도한 권한을 가진 앱에 초점을 맞춘 기존 프라이버시 지표와 보완적으로 작용할 수 있으며, 위험을 추가로 줄이기 위해 함께 배치할 수 있다.