핑거프린팅:핑거프린팅(브라우저 핑거프린팅이라고도 불림)은 유저의 웹 브라우저를 통해 광범위한 컴퓨터 및 브라우저 정보를 수집하는 과정과 연관된 용어입니다. 핑거프린트는 쿠키 같은 고정 식별자를 읽을 수 없거나 웹사이트에 저장될 수 없을 때, 기기를 식별하기 위해 사용됩니다. 핑거프린트는 엔드유저가 웹페이지를 방문할 때 엔드유저의 기기 그리고/혹은 브라우저로부터 다양한 데이터 포인트를 취합하여 생성됩니다. 핑거프린트 생성에 사용되는 데이터는 브라우저 버전, 브라우저 확장 프로그램, 플러그인(버전 정보 포함), 하드웨어 속성, 폰트, 캔바스, WebGL, HW 벤치마킹, 언어, 시간대, OS 버전, 스크린 특징, 메뉴 바 등을 포함합니다.두 개 이상의 기기에 동일한 설정 및 구성을 갖출 가능성은 통계상 거의 없습니다. 사용자의 구성 및 설정이 얼마나 고유한지는 여기에서 확인할 수 있습니다. 핑거프린팅은 특히 IP 주소가 변경되거나 엔드유저가 VPN을 사용할 때처럼 핑거프린트의 일부 파라미터가 변경되어도, 오랫동안 엔드유저의 기기를 식별할 수 있기 때문에 강력합니다.핑거프린팅 방식은 초기에 은행에서 금융사기를 감지하고 신원도용을 방지하기 위해 개발되었지만, 오늘날 개인의 브라우징 이력을 장기 보존하여 웹사이트 내 행적을 추적하고 타켓팅 광고나 특정 유저를 타겟팅한 행위를 하기 위해 사용됩니다. 그러므로 개인정보보호 문제를 일으킬 소지가 있습니다. 이러한 이유로, 사파리, 크롬, 파이어폭스와 같은 몇몇 브라우저들은 최근 웹사이트에 노출시키는 데이터의 양에 제한을 두는 조치를 취하기 시작했고, 사용자들을 개별적으로 식별할 수 없게 서로 비슷하게 보이도록 하여 ‘집단 면역’이 이루어지도록 했습니다.다행히, 모바일 브라우저는 데이터를 훨씬 덜 노출하여 데스트톱에서 흔히 발생하는 핑거프린팅에 방어하는 ‘집단 면역력’이 이미 내재해 있습니다. iOS 기기는 특히 덜 파편화되어 있어 핑거프린팅에 강력히 대응할 수 있습니다. 안드로이드에 비해 iOS를 사용하는 기기의 범주가 좁아 iOS 기기는 핑거프린팅을 하지 않고 개인정보를 보호하면서 측정할 수 있습니다.
앱스플라이어의 확률적 모델링:
확률적 모델링은 캠페인 성과를 측정하는 통계 기술이며 사용자나 기기를 고유하게 식별하지 않습니다. 머신러닝 기술을 활용하여 프라이버시를 침해하지 않고 캠페인 성과를 측정합니다.
핑거프린팅은 각 사용자로부터 데이터를 최대한 많이 확보하여 사용자 식별자를 생성하고, 이 식별자를 장기간 여러 웹사이트에 걸친 유저의 행적을 추적하는데 사용하는 기법입니다. 이런 핑거프린팅과 달리, 앱스플라이어의 확률적 모델링은 이런 핑거프린팅과 정반대의 방식을 취합니다. 확보하는 데이터 포인트를 최소화하여 유저나 기기를 식별하기 위해 사용할 수 있는 (반)영구적인 고유 식별자를 생성하지 않도록 합니다. 핑거프린팅은 최대한 수집한 데이터를 기반으로 유저의 상세 프로필을 생성하여 이를 어느 사이트, 어느 시점에서나 정교하게 타겟팅하는 목적으로 사용하지만, 확률적 모델링은 유료 매체나 웹사이트, 소셜 미디어 플랫폼, 이메일, 앱 추천 등 온드 미디어(owned media)에서 집행하는 캠페인의 성과를 측정하는 목적으로만 사용됩니다.
확률적 모델링은 앱 개발사가 보유한 광고소재와 캠페인 정보를 측정하며, 광고가 게재된 앱의 데이터를 측정하지는 않습니다. 더군다나 확률적 모델링에서는 대부분의 경우, 광고가 게재된 앱을 파악할 수 없습니다.
확률적 모델링은 자주 변경되는 극소수의 데이터 포인트에 의존합니다. 이러한 이유로, (고유 ID를 생성하고 일치시키는 방식과 반대로) 머신러닝과 통계적 추정 기술이 사용되며, 룩백 윈도우를 정의할 수 없습니다.
전술한 바와 같이, 확률적 모델링은 광고 캠페인 성과를 측정하기 위한 개인정보보호 중심 방식입니다. 확률적 모델링은 핑거프린팅과 전혀 다릅니다. 확률적 모델링은 여러 사이트나 앱에서 엔드유저의 행적을 오랫동안 식별할 수 있는 고정적이고 영구적인 고유 ID를 생성하지 않습니다. 절대 타겟팅이나 프로파일링 용도로 사용되지 않습니다. 확률적 모델링은 프라이버시를 가장 잘 보호하는 어트리뷰션 방식이자 캠페인 성과 측정 방식입니다. 아래 표에서 기존의 브라우저 핑거프린팅과 확률적 모델링 사이의 중요한 차이점을 쉽게 비교했습니다.
| 핑거프린팅 | 앱스플라이어의 확률적 모델링 |
---|
고유한 그리고/또는 고정적인 ID에 상응 | 예 | 아니요 |
기기를 고유하게 식별하기 위해 사용될 수 있음 | 예 | 아니요 |
사이트/앱에서 사용자를 추적하기 위해 사용될 수 있음 | 예 | 아니요 |
방대한 양의 사용자 기기 및 브라우저 데이터에 의존 | 예 | 아니요 |
프로필을 작성하는 데 사용될 수 있음 | 예 | 아니요 |
사용자 타겟팅에 사용될 수 있음 | 예 | 아니요 |
사용자가 VPN이나 대체 IP에 숨어도 기기를 식별할 수 있음 | 예 | 아니요 |
확정적 | 예 | 아니요 |
프라이버시 | 프라이버시를 침해할 수 있음 | 개인정보보호 지원 |