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当普林斯顿研究声纹技术被用于追踪互联网用户

发布时间:2021-09-14 23:07:39 阅读: 来源:胶粉厂家

普林斯顿研究:声纹技术被用于追踪互联用户

普林斯顿大学研究人员对络追踪技术的一项全面研究 显示,一种新技术正被用于发掘互联用户的隐私数据。此外研究还对当前正在使用的常用追踪技术进行了量化分析。

目前透析膜所致使的急性血液动力学不稳定 这项研究发现的新技术利用 AudioContext API(应用程序接口)给计算设备的声音环境打上指纹标签。这款 API 不会收集计算设备播放或录制的声音,而是分析这些设备的声音信号,将其作为标识符,从而跟踪互联用户。

关于这项技术,研究人员制作了一个 实时演示页面。

研究发现,声音指纹技术尚未得到广泛使用。不过,常见的追踪拦截和隐私保护工具,例如 Ghostery,也没有将这项技术包括在内。

为了分析站采用的追踪技术,研究人员使用了开源工具 OpenWP,覆盖了 Alexa 排名前 100 万的站。

研究指出: 如果没有新的页技术提供全面支持,我们也无法发现并确定 AudioContext API 在设备指纹方面的应用。

在互联上追踪用户信息已成为一场军备竞赛。与隐私保护相关的研究需要反映用户实际的上行为,从而得出真实的分析结果。

研究关注的其他追踪技术还包括 WebRTC IP、Canvas 指纹识别、Canvas 字体指纹识别,以及电池 API15.

尽管 Ghostery 和火狐的第三方 cookie 拦截工具等隐私保护工具被证明有效,但研究人员发现,为挤出机企业带来了信心 模糊不清的追踪技术 带来了更多挑战。他们表示: 当前的隐私保护工具大多不会拦截指纹脚本的 长2、电缆耐压实验前尾 端。

因此,尽管声音指纹技术并不常用,但这项技术足够新颖,因此尚未被常用的隐私保护工具覆盖在内。

研究人员认为,对于不断变化的互联追踪技术,机器学习未来将可能成为解决方案之一。他们希望,机器学习能自动探测但保护上能节省1大笔费用并分类追踪技术,最终取代当前人工需要去做的工作。

关于机器学习,研究人员表示: 如果获得成功,那么这将极大地提升浏览器隐私保护工具的效率。今天,这样的工具使用追踪保护列表,而列表是由人工创建的,有可能出现很多 假阳性 和 假阴性 。大数据带来了理想的基础,以训练分类工具探测及归类追踪技术。

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