Suivi anonyme

Lorsque les services en ligne sont accessibles via un navigateur Web, la technologie de géolocalisation peut localiser la position de l'utilisateur à quelques mètres près, en utilisant une combinaison de l'adresse IP de l'utilisateur, de l'itinéraire emprunté par les paquets sur Internet et de tout réseau Wi-Fi qui pourrait être à portée de l'ordinateur de l'utilisateur. C'est encore plus facile si une application pour téléphone portable est utilisée ; l'application peut lire le GPS du téléphone et savoir, par exemple, chaque fois que l'utilisateur passe devant un Starbucks.

Alors pourquoi ne sommes-nous pas déjà à l'ère de la publicité géospatiale, où des entreprises comme Facebook et Google envoient des coupons aux téléphones des utilisateurs lorsqu'ils passent devant les magasins des annonceurs ? Un gros problème est la difficulté de diffuser de telles publicités sans compromettre la confidentialité des utilisateurs.

Une solution possible est l'anonymisation, en effaçant les identifiants des enregistrements de données personnelles afin que les annonceurs obtiennent le minimum absolu d'informations dont ils ont besoin. Elle est une femme de 18 à 34 ans. Ou il peut se soucier qu'un utilisateur se trouve à proximité de l'un de ses magasins sans se soucier de quel magasin. L'anonymisation permettrait aux téléphones de communiquer avec les annonceurs, en fournissant l'emplacement et des informations démographiques générales sans révéler l'identité de l'utilisateur. Cependant, il s'est avéré étonnamment facile de réassocier des enregistrements nettoyés à des individus spécifiques.

En réponse, les chercheurs développent de nouvelles approches mathématiques pour protéger l'identité. Des efforts sont en cours chez Microsoft pour s'assurer que la contribution d'un individu à, par exemple, une base de données démographiques ne peut pas être isolée. Des chercheurs d'IBM travaillent sur une méthode de cryptage qui, dans cinq à 10 ans, pourrait permettre d'analyser des informations sans jamais être décryptées (voir TR10 : Homomorphic Encryption , mai/juin 2011). Cela signifie que les entreprises pourraient rechercher des utilisateurs dont l'emplacement correspond à celui d'un magasin sans jamais avoir accès aux informations personnelles.

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