GhostBuy : An All-Steps Anonymous Purchase Platform (ASAPP) based on Separation of Data
Notice bibliographique
Résumé
In recent years – and especially since the beginning of the COVID-19 pandemic – online shopping has become a part of everyday life for many people. Yet, in contrast to buying at a traditional retail store, staying anonymous is at least difficult if not impossible when shopping online – in particular, when physical goods are to be delivered. From the customer perspective, reasons for seeking to anonymously shop online can be manifold, for example they do not want their data to be used by Big Data-enabled online retailers or simply want no one to know about their purchases. From the point of view of online retailers, the prospect of anonymous online shopping should therefore not only be seen as a threat to their data-driven business models, but also as an opportunity to attract new customers.In this paper we review system architecture designs that were proposed by other authors for potentially realizing what we call All-Steps Anonymous Purchase Platforms (ASAPP). We propose a new design that improves earlier work by realizing the concept of Separation of Data within a single platform and - in contrast to many previous works - allows for anonymous shopping from existing marketplaces: GhostBuy.We implement a working prototype of this platform that demonstrates not only the fundamental feasibility of the architecture but also that such a platform can be realized with a look-and-feel similar to that of common online shops. We also propose solutions for certain related aspects that are particularly important in the context of such a platform, as for example a guaranteed use of secure user passwords or application-level database encryption.We evaluate to what extent the proposed architecture and prototype preserve the customers’ anonymity/privacy, showing that the prototype provides it to the maximum possible extent that can be achieved based on the proposed architecture. We also show that the system provides 256-bit security against all but one considered cryptographic and mis-authentication attack vectors and discuss how this can also be achieved for the remaining attack vector. Closing our evaluation, we show how well the platform could presumably be deployed in the real world. Finally, limitations, possible improvements, and potential further future work are discussed and proposed.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,005 |
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 ».