Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
Для истории программного обеспечения веб-браузера см. История веб-браузера .
Работа, связанная с историей браузера

История просмотра веб-страниц относится к списку веб-страниц, которые посетил пользователь, а также к связанным данным, таким как название страницы и время посещения. Обычно он сохраняется локально веб-браузерами [1] [2] , чтобы предоставить пользователю список истории, чтобы вернуться к ранее посещенным страницам. Он может отражать интересы, потребности и привычки пользователя при просмотре. [3] История просмотра веб-страниц также может собираться сторонними организациями и использоваться для предоставления таких услуг, как таргетированная реклама и проведения исследований. Предоставление этих услуг может затруднить защиту конфиденциальности.

Приложения [ править ]

Местная история [ править ]

Локально сохраненная история просмотров может облегчить повторное обнаружение потерянных ранее посещенных веб-страниц, одна из которых имеет только смутное воспоминание, или страниц, которые трудно найти из-за того, что они находятся в глубокой сети . Браузеры также используют его для включения автозаполнения в адресной строке для более быстрой и удобной навигации по часто посещаемым страницам. [4]

Срок хранения истории просмотров зависит от интернет-браузера. Mozilla Firefox (настольная версия) по умолчанию записывает историю в названный файл на неопределенный срок places.sqlite, но автоматически стирает самую раннюю историю при исчерпании дискового пространства [1], в то время как Google Chrome (настольная версия) сохраняет историю в течение десяти недель по умолчанию, автоматически удаляя более ранние записи. Неопределенный файл истории с именем Archived Historyоднажды был записан, но был удален и автоматически удален в версии 37, выпущенной в сентябре 2014 года. [5] [6]

Расширения браузера, такие как History Trends Unlimited для Google Chrome (настольная версия), позволяют неограниченное локальное хранение истории просмотров, экспорт в переносимый файл и самоанализ привычек просмотра и статистики. [7]

История просмотров не записывается в так называемом режиме инкогнито браузеров . [8]

Таргетированная реклама [ править ]

Основная статья: Таргетированная реклама

Таргетированная реклама означает представление пользователю рекламных объявлений, которые более релевантны ему на основе его истории просмотров. [9] Типичным примером является пользователь, получающий рекламу обуви при просмотре других веб-сайтов после поиска обуви на сайтах покупок. Одно исследование показывает, что таргетированная реклама удваивает коэффициент конверсии классической интернет-рекламы. [10]

Ставки в реальном времени (RTB) - это метод, используемый для целевой рекламы. Это система, которая автоматически повышает цену за размещение рекламы на определенных веб-сайтах. [11] Рекламодатели решают, сколько они готовы платить, исходя из целевой аудитории веб-сайтов. Следовательно, дополнительная информация о пользователях может побудить рекламодателей платить более высокие цены. [11] Информация о пользователях, такая как история просмотров, предоставляется всем фирмам, участвующим в торгах. [12] Поскольку это процесс в реальном времени, информация обычно собирается без согласия пользователя и передается в незашифрованном виде. [13] Пользователь имеет очень ограниченные знания о том, как его информация собирается, хранится и используется.[14] [15]

Реакция пользователя на таргетированную рекламу зависит от того, известно ли ему, что информация собирается. Если пользователь уже знает, что информация собирается заранее, таргетированная реклама потенциально может создать положительный эффект, что приведет к более высокому намерению перейти по ссылке. [12] Однако, если пользователь не информирован о сборе информации, его больше беспокоит конфиденциальность. Это уменьшит желание переходить по ссылке. [12] Между тем, когда пользователь считает веб-сайт надежным, у него появляется больше возможностей перейти по ссылке и принять услугу персонализации. [12] [16]

Чтобы разрешить конфликты между конфиденциальностью и прибылью, недавно была предложена система с оплатой за отслеживание. Между пользователями и рекламодателями существует брокер. Пользователи могут решить, следует ли предоставлять свою личную информацию брокеру, а затем брокер отправит личную информацию, предлагаемую пользователями, рекламодателям. Между тем, пользователи могли получать денежные вознаграждения за обмен своей личной информацией. Это может помочь защитить конфиденциальность и эффективность отслеживания, но приведет к дополнительным расходам. [17]

Индивидуальные цены [ править ]

Основная статья: Индивидуальные цены

Персонализированное ценообразование основано на идее, что если пользователь часто покупает определенный продукт или платит более высокую цену за этот продукт, с пользователя может взиматься более высокая цена за этот продукт. История просмотра веб-страниц может дать надежные прогнозы покупательского поведения пользователей. При использовании персонализированного ценообразования прибыль компаний может увеличиться на 12,99% по сравнению со случаями статус-кво . [18]

Исследование [ править ]

Историю просмотра веб-страниц можно использовать для облегчения исследований, например для выявления поведения людей при просмотре веб-страниц. Когда пользователь активно просматривает один сайт, вероятность запроса дополнительной страницы уменьшается. Когда пользователь посещает больше сайтов, вероятность запроса дополнительных страниц снижается. [19]

Историю просмотра веб-страниц можно также использовать для создания личных веб-библиотек. Персональная веб-библиотека создается путем сбора и анализа истории просмотра веб-страниц пользователя. Это может помочь пользователю заметить тенденции просмотра, распределение времени и наиболее часто используемые веб-сайты. Некоторые пользователи считают эту функцию полезной. [3]

Конфиденциальность [ править ]

Проблемы [ править ]

История просмотра веб-страниц, хранящаяся локально, по умолчанию нигде публично не публикуется. Однако почти все веб-сайты отслеживаются рекламным ПО и потенциально нежелательными программами (ПНП), которые собирают информацию пользователей без их согласия. [20] Эти методы отслеживания обычно разрешены платформами по умолчанию. [13] История просмотра веб-страниц также собирается с помощью файлов cookie на веб-сайтах, которые можно разделить на два типа: основные файлы cookie и сторонние файлы cookie . Сторонние файлы cookie обычно встраиваются на сторонние веб-сайты и собирают с них информацию. [11]Сторонние файлы cookie имеют более высокую эффективность и возможность агрегирования данных по сравнению со сторонними файлами cookie. В то время как основные файлы cookie имеют доступ только к данным пользователя на одном веб-сайте, сторонние файлы cookie могут объединять данные, собранные с разных веб-сайтов, чтобы сделать изображение пользователя более полным. [11] Между тем, на одном веб-сайте могут существовать несколько сторонних файлов cookie. [11]

При наличии достаточного количества информации пользователи могут быть идентифицированы без входа в свою учетную запись. [21]

Когда сторонние файлы cookie собирают историю просмотра веб-страниц пользователей с нескольких веб-сайтов, дополнительная информация приводит к большим проблемам с конфиденциальностью. Например, пользователь просматривает новости на одном веб-сайте и ищет медицинскую информацию на другом. Когда история посещений этих двух веб-сайтов объединяется, пользователь может считаться заинтересованным в новостях, связанных с медицинской тематикой. [11] Объединение истории просмотров с разных веб-сайтов может отражать более полное изображение человека.

Скандалы [ править ]

Логотип Avast

В 2006 году AOL опубликовала большой объем данных о своих пользователях, включая историю поиска. Хотя идентификаторы или имена пользователей не были включены, пользователей можно было идентифицировать на основе опубликованной истории просмотров. [22] Например, пользователь № 4417749 был идентифицирован по истории поиска за три месяца. [23]

В 2020 году популярное антивирусное программное обеспечение Avast было обвинено в продаже истории просмотров третьим лицам. По данному обвинению официальными лицами Чехии ведется предварительное следствие. Отчет показывает, что Avast продавал данные пользователей через Jumpshot, инструмент маркетинговой аналитики. Avast заявила, что личная информация пользователей в утечку не попала. Однако историю просмотров можно использовать для идентификации пользователей. Avast сбил Jumpshot в ответ на эту проблему. [24]

Защита [ править ]

Когда пользователь чувствует риск в отношении конфиденциальности, его намерение раскрыть личную информацию будет меньше, но это не повлияет на его действия. [25] Тем не менее, некоторые исследования показывают, что нет существенной разницы между намерением и действиями по раскрытию информации о конфиденциальности, а это означает, что пользователь сократит действия по обмену личной информацией и примет дополнительные меры защиты, когда будет беспокоиться о конфиденциальности. [26] Когда пользователи беспокоятся о конфиденциальности, они реже используют онлайн-сервисы. [26] Они также предпримут дополнительные меры защиты, такие как отказ предоставить свою информацию, предложение ложной информации, удаление своей информации в Интернете и подача жалоб окружающим или соответствующим организациям. [27]

Однако пользователям сложно защитить свою конфиденциальность по нескольким причинам. Во-первых, пользователи недостаточно осведомлены о конфиденциальности. Их не беспокоит отслеживание, если на них не будет существенного воздействия. Они также не осведомлены о том, как их личные данные содержат коммерческую ценность. [13] Как правило, пользователям трудно заметить ссылки на политику конфиденциальности на всех типах веб-сайтов, поскольку пользователи женского пола и пожилые пользователи с большей вероятностью проигнорируют эти уведомления. Даже если пользователи замечают ссылки для конфиденциальности, их раскрытие информации не может быть затронуто. [28]Кроме того, пользователи также не обладают достаточными техническими знаниями, чтобы защитить себя, даже если они замечают утечку конфиденциальности. Они размещены на пассивной стороне, и у них мало места для изменения ситуации. [13]

Большинство пользователей используют блокировщики рекламы , удаляют файлы cookie, избегают веб-сайтов, которые собирают личную информацию, чтобы попытаться защитить свою историю просмотров от сбора. [14] [29] Однако большинство блокировщиков рекламы не предлагают пользователям достаточно рекомендаций, которые помогли бы им повысить осведомленность о конфиденциальности. Что еще более важно, они полагаются на стандартный черный и белый список . [30] Эти списки обычно не включают веб-сайты, отслеживающие пользователей. Блокировщики рекламы могут быть эффективными только в том случае, если эти домены отслеживания заблокированы. [31]

См. Также [ править ]

  • Блокировка рекламы
  • Сравнение веб-браузеров
  • HTTP куки
  • Конфиденциальность в Интернете
  • Социальные закладки
  • Таргетированная реклама
  • Веб-аннотация
  • веб-браузер

Ссылки [ править ]

  1. ^ a b "Wiederherstellen wichtiger Daten aus einem alten Profil | Hilfe zu Firefox" . support.mozilla.org (на немецком языке).
  2. ^ "Местоположение истории Google Chrome | Средство просмотра истории Chrome" . www.foxtonforensics.com .
  3. ^ a b Du, Weidan, Zhenyu Cheryl Qian, Paul Parsons, Yingjie Victor Chen. 2018. «Персональная веб-библиотека: организация и визуализация истории просмотра веб-страниц». Международный журнал веб-информационных систем 14 (2): 212-232.
  4. ^ "Автозаполнение в омнибоксе Chrome становится умнее" . MSPoweruser . 24 августа 2020.
  5. ^ Бенсон, Райан. «Архивные файлы истории удалены из Chrome v37» . Обсидиановая криминалистика. Архивировано из оригинала на 2014-10-10.
  6. ^ "[хром] Ревизия 275159" . src.chromium.org .
  7. ^ «3 простых, но полезных расширения для улучшения истории Chrome» . Сделайте технологию проще . 7 октября 2018.
  8. ^ "Просмотр в частном порядке - Компьютер - Справка Google Chrome" . support.google.com .
  9. ^ Хенниг, Николь. 2018. «Конфиденциальность и безопасность в Интернете: лучшие практики кибербезопасности». Отчеты о библиотечной технологии 54 (3): 1-37.
  10. ^ Beales, Говард (2010). «Ценность поведенческого таргетинга». Инициатива сетевой рекламы .
  11. ^ Б с д е е Биннсом, Рувима и Elettra Bietti. 2020. «Прекращение конфиденциальности, одно слияние за раз: конкуренция, данные и отслеживание третьей стороной». Обзор компьютерного права и безопасности: Международный журнал технологического права и практики 16 (1): 1-19.
  12. ^ а б в г Агирре, Элизабет, Доминик Мар, Друв Греваль, Ко де Рюйтер, Мартин Ветцельс. 2015. «Разоблачение парадокса персонализации: влияние стратегий сбора информации и укрепления доверия на эффективность интернет-рекламы». Журнал розничной торговли 91 (1): 34-49.
  13. ^ а б в г Эстрада-Хименес, Хосе, Хавьер Парра-Арнау, Ана Родригес-Ойос, Хорди Форне. 2017. «Интернет-реклама: анализ угроз конфиденциальности и подходы к защите». Компьютерные коммуникации 100 (1): 32-51.
  14. ^ a b Эванс, Дэвид С. 2009. «Индустрия интернет-рекламы: экономика, эволюция и конфиденциальность». Журнал экономических перспектив 23 (3): 37-60.
  15. ↑ Эстрада-Хименес, Хосе, Хавьер Парра-Арнау, Ана Родригес-Ойос, Хорди Форне. 2019. «О регулировании распространения персональных данных на площадках интернет-рекламы». Технические приложения искусственного интеллекта 82 (1): 13-29.
  16. ^ Chellap, Ramnath К., Раймонд Г. Sin. 2005. «Персонализация против конфиденциальности: эмпирическое исследование дилеммы онлайн-потребителя». Управление информационными технологиями 6 (1): 181-202.  
  17. ^ Парра-Арнау, Хавьер. 2017. «Pay-per-tracking: совместная маскирующая модель для просмотра веб-страниц». Информационные науки 385-386 (1): 96-124.
  18. ^ Шиллер, Бенджамин Рид. 2020. «Приблизительное количество покупок и резервных цен на основе широкого отслеживания потребителей». Международный экономический обзор 61 (2): 847-870.
  19. ^ Баклин, Рэндольф Э., Катарина Сисмейро. 2003. «Модель поведения при просмотре веб-сайтов, оцененная на основе данных потока посещений». Журнал маркетинговых исследований 40 (3): 249-267.
  20. ^ Урбан, Тобиас, Деннис Татанг, Торстен Хольц, Норберт Польманн. 2019. «Анализ утечки личной информации вредоносными программами». Журнал компьютерной безопасности 27 (4): 459-481.
  21. ^ Puglisi, Сильвия, Дэвид Реболло-Monedero, Jordi Forne. 2017. «Отслеживание веб-пользователей шаблонов просмотра для персонализированной рекламы». Международный журнал параллельных, возникающих и распределенных систем 32 (5): 502-521.
  22. ^ Кавамото, Рассвет (9 августа 2006). «AOL приносит свои извинения за разглашение пользовательских поисковых данных» . CNET . Проверено 27 ноября, 2020 .
  23. ^ Барбаро, Майкл; Зеллер-младший, Том (9 августа 2006 г.). "Лицо обнаружено для поисковой машины AOL № 4417749" . Нью-Йорк Таймс . Проверено 27 ноября, 2020 .
  24. ↑ Моррис, Крис (13 февраля 2020 г.). «Популярное антивирусное программное обеспечение Avast находится под следствием за продажу историй просмотров пользователей» . Удача . Проверено 27 ноября, 2020 .
  25. ^ Норберг, Патрисия А., Дэниел Р. Хорн и Дэвид А. Хорн. 2007. «Парадокс конфиденциальности: намерения раскрыть личную информацию против поведения». Журнал по делам потребителей 41 (1): 100-126.
  26. ^ a b Барух, Леми, Экин Сечинти, Зейнеп Джемальджилар. 2017. «Проблемы конфиденциальности в Интернете и управление конфиденциальностью: метааналитический обзор». Коммуникационный журнал 67 (1): 26-53.
  27. ↑ Сын, Джай-Ёль, Сунг С. Ким. 2008. «Ответы пользователей Интернета по защите конфиденциальности информации: таксономия и номологическая модель». MIS Quarterly 32 (3): 503-529.
  28. ↑ Родригес-Приего, Нурия, Рене ван Бавель, Шара Монтелеоне. 2016. «Отсутствие связи между уведомлениями о конфиденциальности и раскрытием информации: онлайн-эксперимент». Economia Politica: журнал аналитической и институциональной экономики 33 (3): 433-461.
  29. ^ Уиллс, Крейг Х., Михайло Зелькович. 2011. «Персонализированный подход к конфиденциальности в Интернете: осведомленность, отношение и действия». Управление информацией и компьютерная безопасность 19 (1) 53-73.
  30. ^ Маландрино, Дельфина, Витторио Скарано. 2013. «Утечка конфиденциальности в Интернете: распространение и меры противодействия». Компьютерные сети 57 (14): 2833-2855.
  31. ^ Ахмад, Башир Мухаммад, Уилсон Кристо. 2018. «Распространение данных отслеживания пользователей в экосистеме интернет-рекламы». Труды по технологиям повышения конфиденциальности 2018 (4): 85-103.