Ученые научились определять действия пользователей по движениям курсора мыши
Ученые из Люксембургского университета и их международные партнеры провели два исследования, которые показали, как можно использовать движения мыши для получения дополнительных данных о поведении пользователей. Они отмечают, что движения мыши также могут раскрывать конфиденциальную информацию. Ученые уже предложили меры по предотвращению такого отслеживания.
Профессор Луис Лейва отмечает, что исследование показывает, насколько просто собирать поведенческие данные о пользователях в любом масштабе, ненавязчиво отслеживая движения курсора мыши. По его словам, такое отслеживание было доступным на многих сайтах в течение многих лет, однако для анализа движений курсора требовались передовые знания в области компьютерных наук и машинного обучения. На сегодняшний день уже существует множество библиотек и фреймворков, которые позволяют любому человеку, обладающему минимальными знаниями в области программирования, создавать довольно сложные классификаторы, подчеркивает ученый. Лейва подчеркивает, что это вызывает новые проблемы с конфиденциальностью.
Его команда разработала метод предотвращения отслеживания мыши путем искажения координат в реальном времени. Он основан на недавних исследованиях в области состязательного машинного обучения и был реализован как расширение веб-браузера MouseFaker. Оно доступно на Github.
Доктор Иоаннис Апаракис из Telefonica Research, соавтор обеих публикаций, поясняет: "Когда вы ищете что-то в Google или Bing, ваши движения мыши посылают в поисковую систему слабый сигнал, указывающий, интересует ли вас контент, который вам показали".
Команда проанализировала три типичных сценария, в которых пользователям приходилось делать выбор в поисковых системах: когда они замечают рекламу, когда они покидают страницу и когда им не нравится представленный поиском результат. Эксперимент показал, что, если пользователи обращают внимание на рекламу, то поисковик получит информацию об этом по начальными движениям их мыши. В случае отказа от просмотра страницы все работает наоборот: последние движения мыши без кликов сообщают, решил ли пользователь покинуть ее, удовлетворен ли он результатами поиска или нет. Когда пользователю не нравился выданный результат поисковика, то казалось, что его поведение выдает средняя часть траектории движения мыши.
Исследователи обнаружили, что можно предсказать вышеупомянутые сценарии, используя всего 2 или 3 секунды времени движения мыши. Они пришли к выводу, что, отслеживая только эти моменты, поисковые системы могут получать полезную информацию и улучшать свои услуги, уважая при этом конфиденциальность пользователей.
В конечном итоге, как пояснил профессор Лейва, "эффективно записывая нужное количество данных о движении, мы можем сэкономить ценную полосу пропускания и хранилище, уважать конфиденциальность пользователей и увеличить скорость, с которой модели машинного обучения могут быть обучены и развернуты".
