PAEEA: Privacy-Preserving Online Ad Exchange with Efficient Auction for Smart Advertising
Notice bibliographique
Résumé
The concern of privacy leakage in online smart advertising is continuously serious for Internet users, and the advertising models are increasingly complex to improve the accuracy of ad impression, which make current privacy-preserving adverting protocols that are based on either profile matching or auction impractical. In this paper, we propose a new privacy-preserving ad exchange protocol (PAEEA) by integrating private set interaction and efficient auction. The distinguished feature of PAEEA is that it enables privacy-preserving matching between the profiles of users and the keywords of ads and private auction based on the bids of advertisers in an efficient way. The bid prices are embedded into ad keywords to produce a private vector, which is matched with the vector of user profiles for ad selection. User profiles, ad keywords, and bid prices are protected to preserve the privacy of both internet users and advertisers. Moreover, the system model of PAEEA follows the model of modern smart advertising, so that PAEEA is applicable to current advertising systems, such as Google Ads. Finally, the performance of PAEEA is demonstrated through extensive experiments that it is computationally efficient and practical to be implemented on smart advertising systems.11A part of the study has been published in Brennan Mosher's Master thesis. The authors own the copyright to the thesis as a whole and it is allowed to republish according to Intellectual Property Guidelines at Queen's University.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».