Många undersökningar har visat att webbanvändare är oroade över förlusten av integritet i samband med online-spårning. Dessa undersökningar visar också att människor också är omedvetna om den mängd datadelning som sker mellan annonsutbyten, och därmed underskattar de integritetsrisker som är förknippade med online-spårning. I verkligheten drivs det moderna annonsekosystemet av ett flöde av användardata mellan spårare och annonsutbyten. Även om det senaste arbetet har visat att annonsutbyten rutinmässigt utför cookie matchning med andra utbyten, dessa studier bygger på sköra heuristik som inte kan upptäcka alla former av informationsutbyte, särskilt under kontradiktoriska förhållanden. I denna studie utvecklar vi en metodik som kan upptäcka kund- och serverflöden av information mellan godtyckliga annonsutbyten. Vår nyckelinsikt är att utnyttja omriktade annonser som ett verktyg för att identifiera informationsflöden. Intuitivt, vår metodik fungerar eftersom den bygger på semantiken av hur utbyten tjänar annonser, snarare än att fokusera på specifika cookies matchningsmekanismer. Med hjälp av crawled data på 35.448 annons intryck, visar vi att vår metodik kan framgångsrikt kategorisera fyra olika typer av informationsdelning beteende mellan annons utbyten, inklusive fall där befintliga heuristiska metoder misslyckas. Vi avslutar med en diskussion om hur våra resultat och metoder kan utnyttjas för att ge användarna mer kontroll över vilken typ av annonser de ser och hur deras information delas mellan annonsutbyten.
I REF försökte samma grupp öka insynen i ad-ekosystemet när det gäller informationsutbyte, genom att utveckla en innehållsagnostisk metod för att upptäcka kund- och serverflöden av information mellan annonsutbyten och utnyttja nyriktade annonser.
Tracing Information Flows Between Ad Exchanges Using Retargeted Ads
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}