इलेक्ट्रॉनिक फ्रंटियर फाउंडेशन (ईएफएफ) ने Google द्वारा प्रचारित FLoC API की आलोचना की है गोपनीयता सैंडबॉक्स पहल के हिस्से के रूप में, चूंकि क्रोम 89 ने एपीआई की एक श्रृंखला का प्रायोगिक कार्यान्वयन शुरू कर दिया है जो आंदोलनों को ट्रैक करने के लिए उपयोग किए जाने वाले तृतीय-पक्ष कुकीज़ को बदल सकता है।
इसके साथ ही भविष्य में, Google की योजना है कि ट्रैकिंग कुकीज़ के उपयोग को पूरी तरह से हटा दिया जाए और वर्तमान पृष्ठ डोमेन के अलावा अन्य साइटों पर जाकर सेट होने वाले तृतीय-पक्ष कुकीज़ के लिए Chrome के समर्थन को समाप्त कर दिया जाए।
FLOC API व्यक्तिगत पहचान के बिना और इतिहास के संदर्भ के बिना उपयोगकर्ता की रुचि श्रेणी निर्धारित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है विशिष्ट साइटों का दौरा।
फ्लोक आपको समान रुचियों वाले उपयोगकर्ताओं के समूह को उजागर करने देता है व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं की पहचान के बिना। उपयोगकर्ता के हितों की पहचान 'कॉहोर्ट्स' द्वारा की जाती है, जो छोटे लेबल होते हैं जो विभिन्न रुचि समूहों का वर्णन करते हैं।
इतिहास डेटा और ब्राउजर में खोले जाने वाले कंटेंट को ब्राउज़ करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को लगाकर कोहर्स की गणना ब्राउज़र की तरफ की जाती है। विवरण उपयोगकर्ता के पास रहता है, और सहकर्मियों के बारे में केवल सामान्य जानकारी जो हितों को दर्शाती है और उन्हें एक विशिष्ट उपयोगकर्ता को ट्रैक किए बिना प्रासंगिक विज्ञापन देने की अनुमति देती है, बाहर तक प्रेषित होती है।
ईएफएफ के अनुसार, प्रस्तावित एपीआई कुछ समस्याओं को दूसरों के साथ बदल सकता है। यदि कोई भी साइट हितों के बारे में टैग प्राप्त कर सकती है, तो उपयोगकर्ताओं की भेदभाव के लिए, उनकी प्राथमिकताओं और दृष्टिकोण के अनुसार, साथ ही शिकारी लक्ष्यों के सक्रिय उपयोग के लिए परिस्थितियां बनाई जाती हैं।
पूरी तरह से लक्ष्य छोड़ने के बजाय, Google प्रतिस्थापित करने का प्रयास कर रहा है पिछले अभिविन्यासएक नई विधि के साथ आर अपनी समस्याओं के साथ मार्गदर्शन।
उनके कुछ प्रस्तावों से पता चलता है कि उन्होंने निगरानी व्यवसाय मॉडल के लिए चल रही प्रतिक्रिया से सही सबक नहीं सीखा है। यह पद एक ऐसे प्रस्ताव पर ध्यान केंद्रित करेगा, फेडरेटेड कॉहोर्ट लर्निंग (FLoC), जो शायद सबसे महत्वाकांक्षी और संभवतः सबसे अधिक नुकसानदायक है।
ईएफएफ का मानना है कि यह उपयोगकर्ता पर निर्भर है कि वह यह तय करे कि प्रत्येक साइट पर किस सूचना को प्रेषित किया जाए और इस तथ्य के बारे में चिंता न करें कि आपकी पिछली गतिविधि के निशान साइटों को खोलते समय आपको हेरफेर करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। एफएलओसी की शुरूआत इस तथ्य को जन्म दे सकती है कि उपयोगकर्ता के व्यवहार के बारे में जानकारी आपको एक साइट से दूसरी साइट पर जाने के लिए कलंक की तरह होगी।
नए जोखिमों में से हैं:
- उपयोगकर्ता के ब्राउज़र ("ब्राउज़र फिंगरप्रिंट") की छिपी पहचान के लिए एक अतिरिक्त कारक की उपस्थिति। यद्यपि FLoC के सहकर्मी हजारों की संख्या में होंगे, उनका उपयोग ब्राउज़र पहचान की सटीकता को बेहतर बनाने के लिए किया जा सकता है जब अन्य अप्रत्यक्ष डेटा जैसे स्क्रीन रिज़ॉल्यूशन, समर्थित MIME प्रकारों की सूची, हेडर में विशिष्ट पैरामीटर (HTTP / 2 और HTTPS) का उपयोग किया जाता है ), स्थापित प्लगइन्स और फोंट, कुछ वेब APIs की उपलब्धता, WebGL और Canvas के साथ ग्राफिक्स कार्ड-विशिष्ट प्रतिपादन कार्य, CSS हेरफेर, कीबोर्ड और माउस फ़ंक्शन।
- पहले से उपयोगकर्ताओं को पहचानने वाले ट्रैकर्स को अतिरिक्त व्यक्तिगत डेटा प्रदान करें। उदाहरण के लिए, यदि किसी उपयोगकर्ता की पहचान की जाती है और उनके खाते में लॉग इन किया जाता है, तो सेवा स्पष्ट रूप से एक विशिष्ट उपयोगकर्ता के साथ कोहरे में निर्दिष्ट प्राथमिकताओं के बारे में डेटा मैप कर सकती है और, जब कॉहर्ट्स बदलते हैं, तो वरीयताओं के परिवर्तन को ट्रैक करें।
- कॉहोर्ट डेटा के आधार पर विज़िट के इतिहास की रिवर्स इंजीनियरिंग को बाहर नहीं रखा गया है। कोहोर्ट आवंटन एल्गोरिथ्म का विश्लेषण यह निर्णय लेने की अनुमति देगा कि उपयोगकर्ता किन साइटों पर जाने की संभावना है। उम्र, सामाजिक स्थिति, लिंग अभिविन्यास, राजनीतिक प्राथमिकताओं, वित्तीय कठिनाइयों या अनुभवी प्रतिकूलताओं के बारे में सहकर्मियों के आधार पर निष्कर्ष निकालना भी संभव है।
- उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं के आधार पर भेदभाव। उदाहरण के लिए, नौकरी की पेशकश और ऋण जातीयता, धर्म, लिंग और उम्र के आधार पर भिन्न हो सकते हैं। फुलाए गए ब्याज दरों पर ऋण, पैसे की तंगी वाले उपयोगकर्ताओं पर लगाए जा सकते हैं, और जनसांख्यिकीय और राजनीतिक प्राथमिकताओं का उपयोग गलत सूचना की विश्वसनीयता बढ़ाने के लिए किया जा सकता है।
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