Web tracking e user profiling: monitoring behavioral advertising nell’era dei Big Data
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Corso di Laurea Magistrale in Sicurezza Informatica
RELATORE Prof. Marco Cremonini
TESI DI LAUREA DI Francesco Padovani
Matricola: 790961
Web tracking e user profiling:
monitoring behavioral advertising
nell’era dei Big Data
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Evidenziare e quantificare la presenza di Online Behavioral Advertsing (OBA)
Inquadrare lo stato dell’arte in Italia
Evidenziare schemi standard di funzionamento di meccanismi di User Profiling
Verificare l’efficacia di strumenti di protezione della privacy disponibili online riguardo OBA
Effettuare confronti esaustivi con lo studio di riferimento
1. S
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• Navigazione attraverso siti e pagine web attinenti al topic
▫ home page + sotto pagine + ads contestuali
• Da 7 a 15 domini per topic con almeno 6 trackers di Terze Parti
• Visita siti di test scelti per tipologia e ranking Alexa
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OGGETTO:
- Ads testuali e ads visuali (Domain URL) est. Balebako et al.
- No Ads statici ma ads dinamici forniti da Ad Server
1° FASE: PRIMA E DOPO IL TRAINING
METRICA: coseno di similitudine (DINAMICITÀ)
LIMITE DI SOGLIA : α =0.6 (INFLUENZA DEL TRAINING)
COSTANTE: URL* (OBA)
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3° GRUPPO
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3° GRUPPO
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3° GRUPPO
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2° GRUPPO
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1° GRUPPO
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2° FASE: PRIMA E DOPO L’ATTIVAZIONE DEI TOOLS
• BLOCKING TOOLS
Do Not Track Me
Ghostery
Disconnect
• BUILT-IN TOOLS
Opzione DNT Firefox
• OPT-OUT TOOLS
NAI Consumer tools
DAA Interface
EDAA YourOnlineChoises
Bloccano OBA
Bloccano ads dinamici
No preferenze di privacy
Diffusione
Preferenze di privacy
Compliance
Bloccano OBA (oltre 80%)
Preferenze di privacy
Diffusione
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METRICA: URL* (EFFICACIA vs OBA)
+ il n° di occorrenze diminuisce + il tool è efficiente
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La presenza di OBA è costante (50% ca)
OBA è fortemente settoriale
Risultati in linea con il contesto americano
Tools di opt-out rappresentano il miglior compromesso per la protezione della privacy
Prolungare i test a istanti di tempo diversi
Ampliare i siti di test, anche a tipologie diverse
Applicazione in ambiente mobile
1. S
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