В марте Google внедрила в Chrome свою альтернативу cookie — Federated Learning of Cohorts (FLoC). По мнению экспертов, она не позволяет сохранить анонимность пользователей. Теперь DuckDuckGo выпустил расширение для Chrome, которое блокирует спорную функцию.
DuckDuckGo указывает на то, что FLoC работает против конфиденциальности, потому что распределяет пользователей по группам «на основе истории просмотров, и любой веб-сайт может получить идентификатор FLoC этой группы для таргетинга и фингерпринтинга». Кроме того, Google внедрила технику, не проинформировав и не предоставив пользователям выбора в этом вопросе.
Однако расширение DuckDuckGo Privacy Essentials позволяет заблокировать FLoC. Оно вошло в версию DuckDuckGo 2021.4.8.
Кроме того, компания предложила дополнительные меры безопасности:
не входить в свою учетную запись Google;
не синхронизировать данные истории с Chrome;
в элементах управления действиями Google отключить «Историю приложений и веб-поиска» или «Включить историю Chrome и действия с сайтов, приложений и устройств, использующих сервисы Google»;
в настройках рекламы Google отключить «Персонализацию рекламы» или «Также использовать свои действия и информацию из служб Google, чтобы персонализировать рекламу на веб-сайтах и в приложениях, являющихся партнерами Google, для показа рекламы».
DuckDuckGo также дает несколько советов владельцам веб-сайтов, которые стремятся защитить конфиденциальность своих посетителей. Им предлагают отказаться от FLoC путем отправки следующего HTTP-заголовка: Permissions-Policy: interest-cohort=().
Некоторые издатели, такие как The Markup и The Guardian, уже последовали этому совету.
Google настаивает на том, что FLoC является «механизмом сохранения конфиденциальности» и «позволяет выбирать рекламу, не разделяя поведение отдельных пользователей при просмотре страниц». Однако в технологии применяется фингерпринтинг, и Electronic Frontier Foundation, а также другие эксперты и организации, поддерживающие конфиденциальность, высказываются против нее.
FLoC использует алгоритмы машинного обучения для анализа пользовательских данных, а затем объединяет пользователей в группы из тысяч человек на основе предпочтений каждого ее отдельного участника. При этом, как утверждает Google, данные, собранные локально из браузера, никому не передаются. Для таргетинга рекламы используются данные этих больших групп. Google уверяет, что рекламодатели могут ожидать не менее 95% конверсий на каждый доллар, потраченный на рекламу.
