La organización de derechos digitales EFF (Electronic Frontier Foundation) ha criticado la API FLoC, promovida por Google como parte de la iniciativa Privacy Sandbox. Recordemos que en Chrome 89 comenzó la implementación experimental de una serie de APIs que podrían reemplazar las cookies de terceros utilizadas para rastrear movimientos. En el futuro, Google planea abandonar por completo el uso de cookies para rastreo y descontinuar el soporte en Chrome de las cookies de terceros que se generan al acceder a sitios diferentes del dominio de la página actual.
La API FLoC (Aprendizaje Federado de Cohortes) está diseñada para determinar la categoría de intereses de un usuario sin realizar una identificación individual y sin vinculación con el historial de visitas a sitios específicos. FLoC permite identificar grupos de usuarios con intereses similares sin identificar a usuarios individuales. Los intereses del usuario se determinan mediante 'cohortes', etiquetas cortas que describen diferentes grupos de intereses. Las cohortes se calculan en el lado del navegador mediante la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático a los datos del historial de visitas y al contenido que se abre en el navegador. Los detalles permanecen del lado del usuario, y solo se transmiten información general sobre las cohortes que reflejan intereses y que permiten mostrar anuncios relevantes sin rastrear a un usuario específico.
Según la EFF, la API propuesta puede reemplazar un problema por otro. Si cualquier sitio puede acceder a las etiquetas de intereses, se crean condiciones para la discriminación de los usuarios, dependiendo de sus preferencias y opiniones, así como para la aplicación activa del targeting depredador.
En lugar de rechazar completamente el targeting, Google intenta reemplazar el método antiguo con un nuevo método de targeting que tiene sus propios problemas. La EFF considera que el usuario debería decidir qué información compartir con cada sitio y no preocuparse de que los rastros de su actividad pasada puedan ser utilizados para manipularlo al abrir sitios. La implementación de FLoC podría llevar a que la información sobre el comportamiento del usuario le siga como una marca de un sitio a otro.
Entre los nuevos riesgos se destacan:
- La aparición de un factor adicional para la identificación encubierta del navegador del usuario («browser fingerprinting»). A pesar de que las cohortes FLoC abarcarán miles de personas, pueden utilizarse para aumentar la precisión de la identificación del navegador cuando se combinan con otros datos indirectos, como la resolución de pantalla, la lista de tipos MIME soportados, parámetros específicos en los encabezados (HTTP/2 y HTTPS), complementos y fuentes instaladas, la disponibilidad de ciertas API Web, características específicas de la tarjeta gráfica en el renderizado a través de WebGL y Canvas, manipulaciones con CSS, y características del uso del ratón y el teclado.
- Proporcionar datos personales adicionales a los rastreadores que ya identifican a los usuarios. Por ejemplo, si un usuario está identificado y ha iniciado sesión en su cuenta, el servicio puede correlacionar claramente los datos de preferencias indicados en la cohorte con un usuario específico, y al cambiar de cohortes, rastrear la transformación de las preferencias.
- Tampoco se descarta realizar ingeniería inversa del historial de visitas basado en los datos de cohorte, es decir, el análisis del algoritmo de asignación de cohortes permite inferir qué sitios es probable que haya visitado el usuario. También se pueden hacer inferencias sobre la edad, la situación social, la orientación sexual, las preferencias políticas, las dificultades financieras o un sufrimiento experimentado a partir de las cohortes.
- Discriminación basada en las preferencias de los usuarios. Por ejemplo, las ofertas de trabajo y la concesión de créditos pueden variar en función de la etnia, la religión, el sexo y la edad. A los usuarios que enfrentan problemas financieros se les pueden imponer préstamos a tasas de interés elevadas, y la identificación de datos demográficos y preferencias políticas puede utilizarse para aumentar la persuasión de la desinformación.
Fuente: opennet.ru
