TrackMeNot：增强网络搜索隐私性
密码学与安全
2011-09-23 v1
摘要
大多数搜索引擎都可能根据用户的历史搜索查询推断其偏好与兴趣。虽然搜索引擎可将这些推断用于多种任务（包括定向广告），但此类任务确实对用户隐私构成严重威胁。2006年，AOL披露65万名用户的搜索查询后，TrackMeNot 作为一款简单的浏览器扩展发布，旨在查询云团中隐藏用户的搜索偏好。TrackMeNot 的早期版本虽在过去三年中被广泛使用，但其设计相当简化，未能提供任何强有力的隐私保证。本文中，我们呈现 TrackMeNot 的新设计与实现，解决了初版中的诸多局限。TrackMeNot 应对两个基本问题。首先，利用搜索查询表征模型，TrackMeNot 提供一种机制，使用户搜索偏好对搜索引擎而言变得模糊。其次，TrackMeNot 通过现有浏览器中的若干潜在旁信道（如点击、Cookie 等）防止向搜索引擎泄露表明使用了模糊处理的信息。最后，我们表明 TrackMeNot 无法被当前搜索引擎机器人检测机制识别，并通过在主要搜索引擎上测试其效率，证明了 TrackMeNot 在模糊用户兴趣方面的有效性。
引用
@article{arxiv.1109.4677,
title = {TrackMeNot: Enhancing the privacy of Web Search},
author = {Vincent Toubiana and Lakshminarayanan Subramanian and Helen Nissenbaum},
journal= {arXiv preprint arXiv:1109.4677},
year = {2011}
}