Implementation of a firefox extension that measures user privacy risk in web search
- Authors
- Estrada Jim?nez, Jos? Antonio
- Format
- MasterThesis
- Status
- publishedVersion
- Description
At the present time, user activities on Internet are permanently monitored, and the information obtained from this process is pretty useful for big advertising companies and especially for governments. The user information that external agents collect could be: search queries, clicks, text from visited web sites and even the time that users spend on browsing some sites. These data are processed in order to build user profiles that are later used to customize services. Additionally, this large amount of data susceptible of being collected (by personalized information systems) represents a serious risk for the users? privacy on Internet. Perhaps, even more critical is the fact that many users are not aware of this risk, since it is not as evident as it is in the physical world. The risk gets worse when a few companies are capable of collecting much of the user data because their services are so popular to the point where they become vital for users interaction with the Internet, as is the case with search engines. Even when users do not reveal strictly personal information such as addresses, locations or names, current technology allows to infer much of this information from each user interaction with Internet. We present in this work a first effort towards the development of an extension for the Firefox web browser that estimates the privacy risk of the privacy of a user who, due to its navigation habits, is exposed to profiling mechanisms on Internet. The risk level is shown in a comprehensible and accessible fashion in the browser graphical interface and is calculated based on different adversary models. The privacy measuring mechanism that we integrate in the browser uses metrics that were appropriately justified and that rely on information theoretic concepts.
Actualmente, la monitorizaci?n de los usuarios en Internet es permanente, y la informaci?n obtenida en este proceso es de enorme inter?s para grandes compa??as de publicidad y especialmente para gobiernos. Entre la informaci?n de usuario que agentes externos recopilan est? fundamentalmente: las consultas de b?squeda, los clics, la informaci?n de p?ginas visitadas y hasta el tiempo de visita de sitios web. Estos datos son procesados con el fin de obtener perfiles de usuario en base a los cuales ahora una gran cantidad de sistemas web personalizan los servicios que ofrecen. Adem?s, la gran cantidad de datos susceptibles de recopilarse por los sistemas de informaci?n personalizados representa un grave riesgo para la privacidad del usuario en Internet. Quiz? a?n m?s cr?tico es que muchos usuarios no son conscientes de este riesgo, ya que ?ste no es tan manifiesto como en el mundo f?sico. Este riesgo se agrava cuando pocas empresas pueden concentrar gran parte de los datos de usuario ya que sus servicios son muy populares y llegan a ser imprescindibles para la interacci?n con Internet, como es el caso de los motores de b?squeda. Aunque los usuarios no revelaran informaci?n estrictamente personal, como direcciones, ubicaciones o nombres, la tecnolog?a actual permite inferir gran parte de esa informaci?n a partir de cada interacci?n del usuario con Internet. En este trabajo presentamos una aproximaci?n para el desarrollo de una extensi?n del navegador Firefox que estima el riesgo de privacidad del perfil de un usuario, quien, por sus h?bitos de navegaci?n, est? expuesto a mecanismos de profiling en Internet. El nivel de riesgo se muestra, de manera comprensible y accesible en la interfaz gr?fica del navegador y se calcula tomando en cuenta diferentes modelos de adversario.
- Publication Year
- 2013
- Language
- eng
- Topic
- TELECOMUNICACIONES
REDES DE INFORMACI?N
TEOR?A DE COMUNICACIONES
SEGURIDAD EN REDES
- Repository
- Repositorio SENESCYT
- Rights
- openAccess
- License