Abstrakt. Webbsökning är en av de snabbast växande applikationerna på internet idag. Den nuvarande praxisen följt av de flesta sökmotorer -av loggning och analys av användarnas frågor - ökar dock allvarliga integritetsproblem. En genomförbar lösning för att söka integritet är fråge obfuscation, varigenom en klient sida programvara försöker maskera verkliga användarfrågor via injektion av vissa bullriga frågor. I motsats till andra integritetsbevarande sökmekanismer, kräver fråge obfuscation inte ändringar server-side eller en tredje parts infrastruktur, vilket gör det möjligt för färdig distribution efter eget gottfinnande av integritetsmedvetna användare. I detta dokument, är vårt mål att analysera om fråge obfuscation kan bevara användarnas integritet i praktiken mot en kontradiktorisk sökmotor. Vi fokuserar på TrackMeNot (TMN) [10, 20], en populär sök sekretess verktyg baserat på principen om fråge obfuscation. Vi visar att en sökmotor, utrustad med endast en kortsiktig historia av en användares sökfrågor, kan bryta integritetsgarantier TMN genom att bara använda off-the-shelf maskininlärning klassificerare.
Utvärdering av effektiviteten av integritetsförsvar i det vilda utfördes av Peddinti och Saxena REF i fallet TrackMeInte där författarna visar att genom att bara använda en kortsiktig historia av sökfrågor är det möjligt att bryta integritetsgarantierna för TrackMeNot.
On the privacy of web search based on query obfuscation: A case study of trackmenot
{'venue': 'In Privacy Enhancing Technologies', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}