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초록 웹에서의 개인정보는 주요 문제로 부각되어 다양한 추적 서비스 차단 도구의 사용이 보편화되고 있습니다. 이러한 도구의 대부분은 수동으로 유지되는 블랙리스트에 의존하며, 웹 사용자의 개인정보를 효율적으로 보호하기 위해 최신 상태로 유지되어야 합니다. 오늘날 빠르게 변화하는 광고 및 분석 환경에 보조를 맞추는 것은 도전적입니다. 이 작업을 지원하기 위해, 우리는 개인정보를 침해하는 서비스를 식별하기 위한 웹 트래픽 특징 집합을 식별합니다. 이러한 특징을 바탕으로, 기존 블랙리스트에 나열된 광고 및 분석 서비스의 특성을 학습하고 블랙리스트에 포함할 새로운 서비스를 제안하는 자동화 접근 방식을 개발합니다. 우리는 캠퍼스 네트워크의 실제 트래픽 데이터를 사용하여 우리의 기술을 평가하고 가장 인기 있는 Firefox 플러그인 Adblock Plus에 나열되지 않은 약 200개의 새로운 개인정보 침해 웹 서비스를 발견했습니다. 제안된 웹 트래픽 특징은 도출하기 쉬워, 우리의 접근 방식을 분산형으로 구현할 수 있게 합니다.
Gugelmann et al. (Mon,)은 이 질문을 연구했습니다.