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谷歌FLoC算法的示例分析

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谷歌FLoC算法的示例分析

本篇文章为大家展示了谷歌FLoC算法的示例分析,内容简明扼要并且容易理解,绝对能使你眼前一亮,通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

在Android系统里,我们可以下载坚果隐藏APP,通过将有安全风险的应用软件添加进APP沙盒空间的方式,来应对APP权限过度蔓延的情况,或者避免应用软件在后台自动下载恶意插件,从而保障我们手机的隐私数据安全。

但是如果科技公司要想获取用户在使用软件期间产生的数据,并且将这些数据应用到广告市场当中,这类隐私保护软件往往很难阻止。

谷歌FLoC算法的示例分析

目前,浏览器里常见的Cookie算法,支撑起了巨大的广告市场。当用户访问了某些网页,并且对网页的一些设置进行修改,Cookie就能跟踪并记录到这些修改,比如Chrome浏览器可以用第三方Cookie来保存登录信息。

因为Cookie的这一特性,大部分广告的定位基础都是基于Cookie,比如用户如果访问了大量的健身类网站,广告主就能够根据Cookie记录里你的访问行为,向你精准推送健身类的广告。

然而随着Cookie的不断渗透,借助Cookie收集到的用户数据,经常被第三方进行大规模买卖,在某种程度上已经危及用户的隐私安全,因此不少头部科技企业都纷纷提出要做替代Cookie的方案。

苹果Safari等浏览器完全禁用了第三方Cookie,GitHub宣布从GitHub网站删除了所有非必要的Cookie  banner,Adobe也推出可替代第三方Cookie的软件。近期,谷歌也开始在Google  Chrome浏览器上,内部测试了一项新型广告技术——FLoC。

谷歌FLoC算法的示例分析

谷歌对FLoC的官方描述是:同类群组联合学习(FLoC)为企业提供了一种新的方式,可以通过将具有相似兴趣的大批人群聚集在一起来吸引具有相关内容和广告的用户。这种方法有效地将个人隐藏在“人群中”,并使用设备上的处理功能将个人的网络历史记录保留在浏览器中。

简单理解就是,这个新的广告技术不再记录和跟踪单个用户的行为,而是把有相同浏览记录或者购物倾向的用户,以同类群组的方式记录下来,这样的话,既可以基本保持和Cookie差不多的广告效果,又可以让用户的个人隐私大隐隐于市,用群体用户画像代替个人用户画像。

这个新的想法听起来确实不错,好像确实可以保护到用户隐私的样子,但是实际上,FLoC并没有得到业界的普遍认可,包括微软、Firefox、Brave和Vivaldi在内的企业都明确表示反对FLoC。4月27日,GitHub也宣布将屏蔽谷歌FLoC的追踪,加入反谷歌FLoC联盟。

谷歌FLoC算法的示例分析

这些科技巨头拒绝这项新技术的理由也很充分:FloC看上去是为了保护用户隐私,但实际上也只是一项为广告主服务的技术,而且这个技术现在明显还不是很成熟。

电子前沿基金会(Electronic Frontier  Foundation,EFF)就曾在3月抨击谷歌的FLoC:虽然FLoC消除了第三方Cookie,但是仍存在指纹识别(Finger  printing)和跨上下文曝露用户信息的隐私问题。“我们应该想象一个更美好的未来:没有针对性广告带来的危害,也没有谷歌的FLoC。”

为了避免用户在不知情的情况下参与了FLoC的测试,电子前沿基金会甚至开发了一款可以检测自己是否被谷歌FLoC追踪的工具。

谷歌FLoC算法的示例分析

随着数字隐私受到越来越多的关注,Cookie时代也迈入了后半程,终有一天,Cookie技术会退出历史舞台,就像之前的Flash一样。

上述内容就是谷歌FLoC算法的示例分析,你们学到知识或技能了吗?如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备,欢迎关注编程网行业资讯频道。

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