Die Menschenrechtsorganisation EFF (Electronic Frontier Foundation) hat das von Google im Rahmen der Privacy Sandbox-Initiative geförderte FLoC-API kritisiert. Zur Erinnerung: In Chrome 89 begann die experimentelle Einführung einer Reihe von APIs, die Drittanbieter-Cookies ersetzen sollen, die zur Verfolgung von Nutzerbewegungen verwendet werden. Zukünftig plant Google, vollständig auf Cookies zur Verfolgung zu verzichten und die Unterstützung für Drittanbieter-Cookies in Chrome zu beenden, die beim Besuch von Websites außerhalb der aktuellen Domain gesetzt werden.
Die API FLoC (Federated Learning of Cohorts) dient dazu, die Interessenscategorie eines Nutzers zu bestimmen, ohne individuelle Identifizierung und ohne Verknüpfung mit der Historie des Besuchs bestimmter Webseiten. FLoC ermöglicht es, Gruppen von Nutzern mit ähnlichen Interessen zu identifizieren, ohne einzelne Nutzer zu identifizieren. Die Interessen der Nutzer werden durch „Kohorten“ bestimmt, kurze Labels, die verschiedene Gruppen von Interessen beschreiben. Die Kohorten werden im Browser berechnet, indem Algorithmen des maschinellen Lernens auf die Daten der Besuchshistorie und den Inhalten, die im Browser geöffnet werden, angewendet werden. Die Details bleiben auf der Seite des Nutzers, während nur allgemeine Informationen über die Kohorten, die die Interessen widerspiegeln und relevante Werbung ohne Verfolgung des spezifischen Nutzers ermöglichen, nach außen übertragen werden.
Laut EFF könnte die vorgeschlagene API einige Probleme durch andere ersetzen. Wenn Labels zu Interessen von jeder Website abgerufen werden können, entstehen Bedingungen für die Diskriminierung von Nutzern, basierend auf ihren Präferenzen und Ansichten sowie für den aktiven Einsatz von aggressivem Targeting.
Anstatt den Targeting-Ansatz vollständig aufzugeben, versucht Google, ein neues Methodensystem für das Targeting einzuführen, das seine eigenen Herausforderungen mit sich bringt. Die EFF ist der Meinung, dass die Benutzer selbst entscheiden sollten, welche Informationen sie an jede Website weitergeben, ohne sich Sorgen darüber zu machen, dass Spuren ihrer früheren Aktivitäten gegen sie verwendet werden können, wenn sie Websites besuchen. Die Einführung von FLoC könnte dazu führen, dass Informationen über das Verhalten der Benutzer wie ein Stigma von Website zu Website folgen.
Zu den neuen Risiken zählen:
- Das Auftreten eines zusätzlichen Faktors für die geheime Identifizierung des Browsers eines Benutzers ("Browser-Fingerprinting"). Obwohl die FLoC-Kohorten Tausende von Menschen abdecken, können sie zusammen mit anderen indirekten Daten, wie Auflösung des Bildschirms, unterstützten MIME-Typen, spezifischen Parametern in den Headern (HTTP/2 und HTTPS), installierten Plugins und Schriftarten, der Verfügbarkeit bestimmter Web-APIs, spezifischen Render-Eigenschaften von Grafikkarten durch WebGL und Canvas, Manipulationen mit CSS sowie Eigenschaften der Interaktion mit Maus und Tastatur verwendet werden, um die Genauigkeit der Browser-Identifizierung zu erhöhen.
- Bereitstellung zusätzlicher persönlicher Daten an Tracker, die Benutzer bereits identifizieren. Wenn ein Benutzer beispielsweise identifiziert ist und sich in sein Konto eingeloggt hat, kann der Dienst die in der Kohorte angegebenen Präferenzdaten eindeutig einem bestimmten Benutzer zuordnen und bei der Änderung von Kohorten die Transformation der Präferenzen verfolgen.
- Es kann auch eine Rückverfolgung der Besuchshistorie auf Basis von Kohortendaten durchgeführt werden, das heißt, die Analyse des Kohorten-Zuweisungsalgorithmus ermöglicht Rückschlüsse darauf, welche Websites der Nutzer wahrscheinlich besucht hat. Zudem lassen sich aus den Kohorten Aussagen über das Alter, den sozialen Status, die Geschlechtsidentität, politische Präferenzen, finanzielle Schwierigkeiten oder erlittene Trauer ableiten.
- Diskriminierung basierend auf den Vorlieben der Nutzer. Zum Beispiel können Jobangebote und Kreditvergaben je nach ethnischer Zugehörigkeit, Religion, Geschlecht und Alter variieren. Nutzer mit finanziellen Problemen können Kredite zu überhöhten Zinsen aufgezwungen werden, während demografische Daten und politische Präferenzen verwendet werden können, um die Überzeugungskraft von Fehlinformationen zu erhöhen.
Quelle: opennet.ru
