【Web技术】挖掘隐私沙盒
隐私沙盒是一系列建议,旨在满足第三方使用情况,而无需第三方cookie或其他跟踪机制。
【前端开发】网络隐私沙盒
网络隐私沙盒将逐步淘汰第三方cookie通过使用最新的隐私技术,如
- 差异隐私,
- k-匿名性,
- 和设备上的处理。
隐私沙盒也有助于限制其他形式的跟踪,如指纹识别(fingerprinting),通过限制网站可以访问的信息量,使您的信息保持隐私、安全和可靠。
网络隐私沙盒时间表
隐私沙盒提案正处于开发过程的各个阶段。这一时间表反映了我们预计新的隐私保护API和其他技术何时准备好支持关键用例,以便Chrome能够负责任地逐步淘汰第三方cookie。信息可能会发生变化,并将每月更新。
这些建议正在公共论坛上与行业成员合作制定。我们还将继续与英国竞争与市场管理局合作,履行我们对网络隐私沙盒的承诺。我们鼓励通过许多公众反馈渠道参与,为提案的制定提供信息。利益相关者也可以使用此表格直接与Chrome共享反馈。
【隐私保护】更私人的互联网技术
隐私沙盒技术旨在让用户更私密地浏览网络和应用程序,同时为出版商、开发者和广告商提供他们业务所需的东西。了解更多关于隐私沙盒提案的信息,深入了解它们如何减少跨站点和跨应用程序跟踪。
什么是隐私沙盒?
隐私沙盒是一项全行业的努力,旨在开发新技术,改善人们在网络和安卓应用程序中的隐私。拟议的解决方案将限制对个人的跟踪,并为这些平台上的现有技术提供更安全的替代方案,同时保持对每个人的开放和访问。
人们应该能够享受他们的浏览和应用程序体验,而不必担心收集了什么个人信息以及由谁收集。隐私沙盒技术旨在使当前的跟踪机制过时,并阻止指纹等秘密跟踪技术。
关键隐私技术
主题API、受保护受众API和归因报告API是隐私沙盒的关键技术。它们取代了用于运行在线广告的不太私人的机制。企业仍然可以根据兴趣联系用户,了解他们的在线广告的表现,但用户有更好的隐私保护和对数据的更多控制。
主题API
主题API旨在保护隐私,同时显示相关内容和广告。它根据最近的浏览历史记录提供用户兴趣的高级信号,以帮助网站和应用程序提供相关广告。
【隐私保护】使用Python从文本中删除个人信息
实现Python隐私文本过滤器,通过删除个人身份信息(PII)来保护用户的隐私。
GDPR是欧盟制定的《通用数据保护条例》。其目的是保护所有欧洲居民的数据。保护数据也是开发人员的内在价值。通过控制对列和行的访问,保护行/列数据结构中的数据相对容易。但是免费文本呢?
为了满足我们的隐私要求,我们可以调整自由文本字段的内容,用标签取代与隐私相关的信息。文本的含义没有改变,但不能通过匿名化与个人相关。目标是翻译以下文本(日期为荷兰语):
【隐私保护】Presidio支持的PII实体
Presidio包含PII实体的预定义识别器。本页介绍了Presidio可以检测的不同实体,以及Presidio用于检测这些实体的方法。
此外,Presidio允许您添加自定义实体识别器。有关详细信息,请参阅添加新识别器文档。
【自然语言处理】第3部分:识别文本中的个人身份信息
在文本文档中查找个人身份信息(PII)可能很有用,原因有几个,但我多次遇到的一个用例是帮助匿名文本,以便:
- 与第三方共享数据
- 遵守GDPR等法规要求
- 将PII替换为模拟数据,用作机器学习和其他探索性分析的训练数据
我将尝试自动化查找PII的过程,在本系列文章中,我们将探索一些流行的开源工具和技术,以便在我们自己的数据中识别不同类型的PII。
到目前为止,我们已经找到了查找人名、电子邮件地址、电话号码和信用卡号码的方法。让我们看看我们还能找到哪些其他类型的PII。
介绍Hugging Face
Hugging Face是一个流行的Python库,包含预先训练的人工智能模型,可用于各种自然语言处理(NLP)任务,包括命名实体识别(NER)。正如我们在前几篇文章中所讨论的,NER是一种非常有用的检测文本中PII的技术。
Python示例
让我们看看我们将如何使用拥抱脸。
先决条件: