Mozilla は Facebook と協力して、ユーザーのプライバシーを尊重しながら、広告ネットワークが広告キャンペーンの効果に関する統計を受信して処理できるようにする IPA (Interoperable Private Attribution) テクノロジーの実装に取り組んでいます。 特定のユーザーに関するデータを公開せずに統計を処理するために、差分プライバシーとマルチパーティ機密コンピューティング (MPC、マルチパーティ コンピューテーション) の暗号化メカニズムが使用され、複数の独立した参加者が他の人のデータ (Web サイト、Web サイト、ブラウザと広告主は個別にすべての情報にアクセスできるわけではありません）、暗号化されたデータに対して操作を実行します。
IPA は、ユーザーに関連して生成される一致キーの概念を導入していますが、書き込みのみが可能です。 このキーに関連して、初期 (ソース) イベントと最終 (ターゲット) イベントが生成され、その情報は、広告ネットワークに関連付けられておらず、ユーザーまたはブラウザーによって信頼されているサードパーティのアービター サーバーに暗号化された形式で送信されます。 これらのサーバーを使用すると、広告ネットワークと広告主は、さまざまなサイトの最初と最後のイベントをリンクする集計統計を表示するクエリを作成できます。
開発者には、一致するキーの割り当て (navigator.setMatchKey)、ソース イベントの生成 (navigator.generateSourceEvent)、結果イベントの生成 (navigator.generateTriggerEvent) という XNUMX つの基本機能を含む API が提供されます。 ソース イベントは、広告の表示やユーザーによる広告のクリックなどのアクションとして理解されます。 結果として生じるイベント (ターゲット) は、製品の購入、アプリケーションの登録、ダウンロードなど、ユーザーが広告に反応した後に別のサイトで実行されるアクションを特徴付けます。
これらのイベントは異なるサイトで実行されるため、広告の効果を測定するために、広告ネットワークは、プライバシーの侵害とみなされる識別 Cookie などの方法を使用して、異なるサイトにアクセスしたときのユーザーのアクティビティを追跡します。 提案された IPA メカニズムにより、ユーザーに関する情報を漏らすことなく、最初と最後のアクションをリンクすることが可能になります。一致するキーは割り当てられるだけで、暗号化された形式でのみ処理されるため、統計は追跡できますが、どのユーザーであるかは明確ではありません。と関連した。 これにより、IPAの支援により、広告主は機密保持を侵害することなく広告キャンペーンの結果を評価できるようになり、サイト運営者は広告掲載の最適化方法を分析できるようになります。
プライバシー保護を強化するために、集計結果にランダム ノイズを追加し、「プライバシー バジェット」原則を適用することもできます。これによれば、ブラウザーは機密データに関連する情報を一定範囲のみ提供します。 API を超過した場合、それ以上の情報の提供はブロックされます。
開発中の API には XNUMX つの主な目標があります。
- 機密性の維持 - 一定期間にわたって公開される個々のユーザーに関する情報の総量を制限し、悪用 (多数のドメインの登録による制限の回避の試み、追加の追跡と識別の試み) から保護します。
- ビュー、トランジション、再入場後のアクティビティに関する統計の分析、広告を見たユーザーと見なかったユーザー間のコンバージョンの比較、さまざまなサイトでの効果の評価、インタラクションとのリンクなど、すべての主要なタイプの広告コンバージョンの集計測定のサポート。異なるブラウザおよび異なるデバイス上で XNUMX 人のユーザーを広告する。
- 競争の維持 - オンライン広告市場のすべてのプレーヤーの統計が利用可能であり、新しい参加者の接続に障害がないこと。
出所： オープンネット.ru