이 연구는 타깃 광고 시스템에서 광고주가 선택한 청중과 사용자 행동을 노출하는 광고 단위가 결합될 때, 광고주가 집계 보고가 아닌 사용자 단위 관측을 얻을 수 있는 채널을 속성 추론용 '잡음 오라클'로 모델링한다. 타기팅 술어·노출·상호작용·공개를 분리해 자격과 전달, 상호작용과 광고주 가시성의 간극을 포착하고, 공개 데이터로 보정한 합성 인구 기반 재현 가능 벤치마크를 구축한다. 베이지안·지도·PU·적응형 공격을 비교한 결과 160개 캠페인에서 베이지안·지도 공격이 주 설정 약 0.64, 고상호작용 설정 약 0.65 AUC에 도달했다. 정체성 노출이 반복되면 측정 가능하나 제한적인 추론 신호가 생기며, 집계 보고·유형 필터링·무작위 공개 등 공개 정책이 가장 강력한 통제 수단임을 보인다.
- •상호작용형 타깃 광고의 사용자 단위 관측 채널을 속성 추론용 잡음 오라클로 모델링
- •타기팅 술어·노출·상호작용·공개를 분리해 자격-전달, 상호작용-가시성 간극 포착
- •공개 데이터로 보정한 합성 인구 기반 재현 가능 벤치마크 구축
- •160개 캘페인에서 베이지안·지도 공격 약 0.64~0.65 AUC, 신호는 측정 가능하나 제한적
- •집계 보고·유형 필터링·무작위 공개 등 공개 정책이 가장 강력한 방어
Attribute Inference from Interactive Targeted Ads
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arXiv:2606.15209v1 Announce Type: new Abstract: Targeted advertising systems can pair audiences selected by advertisers with ad units that expose visible user actions. When an interaction remains linked to the campaign that elicited it, the advertiser may receive an observation tied to a user rather than only an aggregate report. We model that channel as a noisy oracle for attribute inference. The model separates targeting predicates, exposure, interaction, and disclosure. These boundaries capt
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