User Privacy in OAuth-Based Single Sign-On Systems
Notice bibliographique
Résumé
Web Single Sign-On (SSO) login is a popular alternative to password-based login in current authentication systems.SSO services enable users to use accounts registered with identity providers (IdPs) such as Google and Facebook to login on multiple relying party (RP) websites.Common web SSO deployments are based on the OAuth 2.0 authorization standard which enables RPs to both authenticate users and access a subset of a user's personal information from an IdP.This thesis pursues three goals related to user privacy in OAuth-based web SSO implementations.First, we build OAuthScope, a tool that extracts OAuth protocol data from RP sites.We use it to conduct an empirical investigation of privacy implications for users of OAuth implementations in RP websites most visited by users across five countries.We categorize user data made available by four IdPs (Google, Facebook, Apple, and LinkedIn) and evaluate the types of user data accessed by RPs through these IdPs.Our results reveal considerable variations in the categories and amounts of user data accessed by RPs, including differences across site versions in different countries.Second, to improve the transparency of user data accessed by RPs, we design and implement SSOPrivateEye (SPEye), a browser extension tool to inform users about the privacy consequences of choosing SSO login options.SPEye extracts information about permission requests made by RPs to enable users to compare SSO options before making a login choice.Third, we conduct a user study to identify factors that influence participants when choosing from SSO and non-SSO login options.We compare login decisions made by participants before and after viewing comparative information on the user data accessed by RPs through different SSO choices.We find that usability preferences and inertia influence a majority of login decisions when presented with a list of SSO and non-SSO choices, while privacy-related reasons were most common after participants viewed the user data requested through each SSO choice.Through these three goals, we highlight and tackle SSO privacy issues affecting users, and provide insights on further improving privacy in OAuth systems.
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 | 0,015 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».