WhatsApp 共同創辦人出走臉書創立 一夕爆紅的 Signal 究竟是何方神聖

當年黯然離開臉書的 WhatsApp 共同創辦人萊恩.艾克頓( Brian Acton),在創立非營利組織後所開發出的 Signal,又與 WhatsApp 隱私措施有何不同?
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記得上週我們討論過最近從蘋果 App Store 新政策,背後正上演一場隱私資料的現形記,當中提到在隱私資料上,這款 App 「Signal」連 Apple 自家 iMessenge 都無法超越的純淨度。

現在從 App Stote 上的 App 隱私權資料卡的揭露可以清楚看到,Signal 只有一項元數據,有就是用戶自己的電話號碼,甚至沒有任何連結到用戶身份的資料。

也因近日馬斯克的推薦,讓這款產品瞬間爆紅。

「隱私」是 Signal 在應用軟體商城的標語,究竟是何方神聖,如此簡單扼要強調以隱私作為產品行銷特點。

向隱私說你好。

連馬斯克都喊用 Signal 到底何方神聖?由黯然出走的 WhatsApp 創辦人成立

Signal 由馬克西.馬林史派克( Moxie Marlinspike) 和萊恩.艾克頓(Brian Acton)於 2018 年創立。事實上,布萊恩.艾克頓(Brian Acton)就是 WhatsApp 的共同創辦人,就在社群巨頭 Facebook 以190 億美元收購 WhatsApp 後,他離開公司,創辦非營利組織。

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Photo Credit:Reuters/達志影像

萊恩.艾克頓(Brian Acton)的離去似乎也不足為奇,他坦言是與臉書道不同,執行長馬克.祖克柏(Mark Zuckerberg)和營運長桑德伯格(Sheryl Sandberg)在 WhatsApp 的商業化政策背信,與當初承諾不把廣告帶入 WhatsApp 不同,他向外媒透露,最終他還是選擇賣了 WhatsApp,又在後續放棄總價值13 億美元股份黯然離開,而這個拱手交出 WhatsApp 用戶隱私的兩難決定伴隨他的每一日。

I sold my users’ privacy to a larger benefit. I made a choice and a compromise. I live with that every day. 他告訴《富比士》。

後來臉書爆出劍橋分析醜聞時,萊恩.艾克頓(Brian Acton)也不忘跟進,參與 #deletefacebook 的活動。不過後續多半時間他專注在非營利組織,也就是現在爆紅的 Signal 產品背後的基金會——Signal Foundation。

Signal 的理念是提供用戶加密的訊息應用服務,乍聽之下沒有太特別,來說說背後更多的設計。

官網截圖

Signal 發送的訊息是經過加密,也就是平台無法存取用戶訊息或多媒體資料,無法將其儲存在其伺服器上。而 Signal 應用程式是開源的。事實上,WhatsApp 目前使用 Signal 的端到端加密協議。

GitHub上也有 Signal 客戶端和 Signal 伺服器的完整源代碼。感興趣的讀者也可以查看代碼的安全性和正確性。

與 WhatsApp 有何不同?Signal 憑什麼以隱私保護著稱 

上禮拜我們一起查看兩個服務在用戶資料取用上的差異,這是 Signal 的取用資料:

取自 Signal App Store 

這是 WhatsApp 取用資料:

取自 WhatsApp App Store 

一目瞭然兩個服務如何取用你我的資料,當然如果你能清楚看得懂,那就表示蘋果在用戶隱私意識提升上成功邁進一步,或是也可以參考前篇的白話文解釋。

最近根據香港網友的截圖,香港當地一月份的 App Store 榜單上,Signal 也一度衝上免費社交類第一名。撰寫本篇時,台灣排行榜 App Store 顯示社交類免費排行 Signal 為第六名,4.7 顆星評分。

雖然過去我們都熟悉 WhatsApp 也為訊息提供端到端加密,但仍可以存取其他用戶資料,例如 IP 位址,群組資料和狀態。官方儲在雲端中的訊息也不經加密。然而,Signal 預設情況下將使用者的訊息從未加密的雲備份中排除。

Signal 還允許用戶設定註冊鎖定 PIN,以幫助用戶保護個人隱私人資料。如果用戶遺失設備或更換設備,使用 PIN 碼也可用於重新找回個人檔案資料、現有設定與聯絡人。

App 畫面截圖

當然,還有很重要的一點,與 WhatsApp 不同,Signal 不是大型技術公司所有,背後為非營利組織 Signal Foundation。

此外,與 WhatsApp 不同,Signal 唯一需要存取的數據就是用戶的電話號碼。除了加密訊息外,Signal 還隱藏了另一個重要的元數據片段——誰在向誰發送訊息。透過「密件的發送人」功能,可隱藏發送人與收件人的詳細資料。

Signal 也讓用戶將語音訊息中繼到其伺服器,進而對聯絡人隱藏用戶的身份。用戶還可以啟用匿名鍵盤模式並阻止應用程式中的螢幕截圖。最近,還新增一項功能,可以在發送圖片之前自動模糊臉部。

內建照片模糊化打馬處理

Signal 也表示,還可以確定用戶通訊錄中的聯絡人是否是 Signal 用戶,且在不會將通訊錄的聯絡人存取在伺服器。

App 畫面截圖


撇除鬧劇 用戶該更意識隱私權 選擇適合自己的服務

馬斯克一呼百應,在推特上叫大家使用 Signal,眾人紛紛搶購股票,然而卻是場烏龍,才知道原來投資者買錯東西。

目前 Signal 並未公開上市,因此投資者買到是生技業者 Signal Advance 的股票。

Signal 發出澄清聲明表示:「我們可以理解人們想投資實現創紀錄成長的 Signal,但 Signal Advance 不是我們,我們是一家獨立的非營利組織,我們唯一的投資就是保護你的隱私。」

雖然聽起來很荒唐,不過,也藉此機會來好好認識一下這款服務,以及背後的故事。

隨著 WhatsApp 隱私資安問題炎上,包含官方宣布將與臉書、IG 共享更多數據,且拔除拒絕與臉書共享的選項,稍早也遭到網路安全研究員 Rajshekhar Rajaharia(@rajaharia)爆料 WhatsApp 中的漏洞,WhatsApp 聊天群組邀請連結和用戶個人資料可以透過 Google 搜尋公開造訪。沒錯,就像在你可搜尋的公開平台中所有內容一樣。

不論是什麼原因,這或許都是用戶可以好好思考的,如今 WhatsApp 漏洞的問題、還是後續真的與臉書、IG 共享更多資料,用戶的隱私權是否還有保障,當然仍必須說,隱私權被取用的接受度見仁見智,就像是接到推銷電話,許多人會質疑對方如何取得個資,但的確有些人會雀躍的覺得如獲至寶,了解新的產品服務。當然,現在的數位廣告也是如此蜜糖毒藥。

撇除這場鬧劇,是否能有意識了解服務背後自己可能潛在付出的成本,所謂免費的最貴就是這麼來的。

現在你是否會更重視當前爆出這些隱私疑慮呢?

核稿編輯:MindyLi

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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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