E-Mail Tracking: Status Quo and Novel Countermeasures

E-mail advertisement, as one instrument in the marketing mix, allows companies to collect fine-grained behavioural data about individual users’ e-mail reading habits realised through sophisticated tracking mechanisms. Such tracking can be harmful for user privacy and security. This problem is especially severe since e-mail tracking techniques gather data without user consent. Striving to increase privacy and security in e-mail communication, the paper makes three contributions. First, a large database of newsletter e-mails is developed. This data facilitates investigating the prevalence of e-mail tracking among 300 global enterprises from Germany, the United Kingdom and the United States. Second, countermeasures are developed for automatically identifying and blocking e-mail tracking mechanisms without impeding the user experience. The approach consists of identifying important tracking descriptors and creating a neural network-based detection model. Last, the effectiveness of the proposed approach is established by means of empirical experimentation. The results suggest a classification accuracy of 99.99%

Missed by Filter Lists: Detecting Unknown Third-Party Trackers with Invisible Pixels

Web tracking has been extensively studied over the last decade. To detect tracking, previous studies and user tools rely on filter lists. However, it has been shown that filter lists miss trackers. In this paper, we propose an alternative method to detect trackers inspired by analyzing behavior of invisible pixels. By crawling 84,658 webpages from 8,744 domains, we detect that third-party invisible pixels are widely deployed: they are present on more than 94.51% of domains and constitute 35.66% of all third-party images. We propose a fine-grained behavioral classification of tracking based on the analysis of invisible pixels. We use this classification to detect new categories of tracking and uncover new collaborations between domains on the full dataset of 4,216,454 third-party requests. We demonstrate that two popular methods to detect tracking, based on EasyList&EasyPrivacy and on Disconnect lists respectively miss 25.22% and 30.34% of the trackers that we detect. Moreover, we find that if we combine all three lists 379,245 requests originated from 8,744 domains still track users on 68.70% of websites.Comment: This paper has been accepted to PETs 202

Missed by Filter Lists: Detecting Unknown Third-Party Trackers with Invisible Pixels

International audienceWeb tracking has been extensively studied over the last decade. To detect tracking, previous studies and user tools rely on filter lists. However, it has been shown that filter lists miss trackers. In this paper, we propose an alternative method to detect trackers inspired by analyzing behavior of invisible pixels. By crawling 84,658 webpages from 8,744 domains, we detect that third-party invisible pixels are widely deployed: they are present on more than 94.51% of domains and constitute 35.66% of all third-party images. We propose a fine-grained behavioral classification of tracking based on the analysis of invisible pixels. We use this classification to detect new categories of tracking and uncover new collaborations between domains on the full dataset of 4,216,454 third-party requests. We demonstrate that two popular methods to detect tracking, based on EasyList & EasyPrivacy and on Disconnect lists respectively miss 25.22% and 30.34% of the trackers that we detect. Moreover, we find that if we combine all three lists, 379,245 requests originated from 8,744 domains still track users on 68.70% of websites

Privacy Effects of Web Bugs Amplified by Web 2.0

Part 8: Social Networks and PrivacyInternational audienceWeb bugs are Web-based digital tracking objects enabling third parties to monitor access to the content, in which they are embedded. Web bugs are commonly used by advertisers to monitor web users. The negative impact of web bugs on the privacy of users is known for over a decade. In recent years, Web 2.0 technologies have introduced social aspects into the online media, enhancing the ability of ordinary users to act as the content providers. However, this has also allowed end-users to place web bugs online. This has not only increased the number of potential initiators of monitoring of web surfing behaviour, but also potentially introduced new privacy threats. This paper presents a study on end-user induced web bugs. Our experimental results indicate that, in the light of Web 2.0 technologies, the well-known concept of web bugs leads to new privacy-related problems

Yksityisyyden paradoksin yksilön aikeisiin ja käytökseen vaikuttavat tekijät

Digitalisaation myötä yksilöihin perustuva data on tuonut lukuisia uusia mahdollisuuksia organisaatioille. Datasta on muodostunut organisaatioille kriittinen menestystekijä, jonka avulla voidaan tehostaa liiketoimintaa ja saada kilpailuetua. Internetin laajenemisen myötä tiedonsiirron nopeus ja kustannukset ovat kokeneet rajuja muutoksia sekä tietoa on saatavilla poikkeuksellisen paljon ja helposti, niin yksilöille kuin organisaatioille. Kehityksellä on kuitenkin ollut myös vähemmän positiivisia vaikutuksia. Yksityisyyden suoja ja siihen liittyvät ongelmat ovat ajankohtaisempia kuin koskaan. Yksilöiden huolet ja pelot yksityisyyteen liittyen ovat olleet merkittävässä kasvussa, mutta tietoja luovutetaan siitä huolimatta valtavia määriä organisaatioiden käyttöön; yksilöiden yksityisyyteen liittyvissä aikeissa ja käyttäytymisessä esiintyy ristiriitaisuutta. Ilmiöstä käytetään nimitystä yksityisyyden paradoksi. Yksityisyyden suojaan liittyvästä kehityksestä johtuen ja yksityisyyden paradoksin ollessa monimutkainen ja ajankohtainen ongelma, tässä tutkielmassa tarkastellaan yksityisyyden käsitettä ja sen kehitystä sekä paradoksin taustalla vaikuttavia tekijöitä. Tutkimus toteutettiin teoreettisesta näkökulmasta käsiteanalyyttisena tutkimuksena. Yksityisyys on kehittynyt fyysisestä koskemattomuudesta yksilön halukkuudeksi ylläpitää henkilökohtaisten tietojen kontrollia ja edelleen moniulotteiseksi käsitteeksi, jonka yksi olennaisimmista tasoista on tietojen yksityisyys. Yksityisyyden kehitys on seurannut läheisesti informaatioteknologian kehitystä ja tietojen yksityisyyteen liittyvät havainnot ovat johtaneet yksityisyyden paradoksin havaitsemiseen. Tutkielman lopputuloksena ja kontribuutiona kehitettiin uusi teoreettinen viitekehys yksityisyyden paradoksin yksilöiden aikeisiin ja käytökseen vaikuttavista tekijöistä. Aikaisempi tutkimus on tarkastellut paljon muun muassa privacy calculus -teorian ja suunnitellun käyttäytymisen teorian tarjoamia näkökulmia, mutta tieteellisessä tutkimuksessa on myös keskitytty kohtuullisesti ihmisiin liittyviin yksilöllisiin tekijöihin, persoonallisuuteen liittyviin piirteisiin sekä ympäristöön ja päätöksentekotilanteisiin liittyviin seikkoihin. Lopputuloksena viitekehyksestä voidaan huomata, että yksilöiden aikeita ja käytöstä selittää suuri joukko paitsi yhteisiä, mutta myös eroavia tekijöitä. Yksityisyyden paradoksin ratkaiseminen vaikuttaa tämän tutkielman johtopäätösten pohjalta poikkeuksellisen haastavalta ilmiöltä ratkaista

Against remediation

No description supplie