再掀資安疑慮!Zoom App 傳資料到 Facebook,隱私條款卻未盡告知義務

Zoom app 會傳送資料給 Facebook,這不是很稀奇,但是它的使用者條款卻沒有說清楚,甚至他們也是最近才發現傳了一些「不必要的資訊」給 Facebook。還好 Zoom 馬上做出回應並答應拿掉部分功能來避免影響使用者隱私。
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在武漢肺炎疫情下遠端需求暴漲,視訊會議軟體 Zoom 最近成了當紅炸子雞。不過去年 Zoom 還有攝影機被駭的漏洞(現已修復)已經爆發一波資安爭議。

現在外媒 Motherboard 分析 Zoom 的 iOS app,發現不論你有沒有 Facebook 帳號, Zoom 都會持續透過 Graph API 傳送資料給 Facebook,而且背後用途不明。

其實許多 app 都有可能在開發過程中用到 Facebook 的 SDK 開發工具,因此會和 Facebook 傳輸資料其實算正常。經過檢驗,Zoom 傳給 Facebook 的資料包括手機型號、時區、所在城市、電信商,以及精準行銷用的廣告 ID。

然而經過檢視 Zoom app 的隱私條款,雖然有表明可能用利用使用者的「 Facebook 帳號公開資料」,卻發現條款裡面並沒有提到,就算你沒有 Facebook 帳號,一樣會傳送這些數據給 Facebook。

Facebook 回應,他們在規範中有提到,app 開發者必須告知使用者,Facebook 會搜集他們使用當下或其他 app 的數據,用來提供客製化服務以及投放廣告。但在 Zoom 的規範中,除了提到會用到公開的 Facebook 資料,其他只有使用數據會拿來投放廣告,但沒有特別提到會傳送這些資訊給 Facebook。

Zoom 稍後也道歉,表示這是用在以 Facebook 帳號登入的功能,不過他們現在知道 Facebook 會搜集這些非必要數據,因此接下來幾天內會把 Facebook SDK 從 app 拿掉,並且調整 Facebook 登入功能,讓使用者透過瀏覽器登入。現在 Zoom 已推出修補希望各位使用者能儘速更新。

僅管 Zoom 並非第一次有資安疑慮,但其實許多視訊軟體都會碰到類似問題,不論是軟體漏洞、使用條款模糊,或是會議室帳號密碼遭到社交工程攻擊,不管用什麼遠端工具視訊協作都要注意。建議可以參考「有關 Zoom 的資安疑慮與建議」、「遠距辦公資安要顧!資策會呼籲:小心駭客三大手法」,了解更多資訊安全防護觀念。

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Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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