史上首次!Instagram 向不當獲取用戶資料的仿造網站提出訴訟

被告註冊超過 30,000 個假帳號用來複製 IG 公開個人內容,且仿造網站的流量「十分龐大」。
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Facebook 於美國時間 19 日針對違反社群服務條款發起了一項訴訟,根據法院文件,此訴訟的被告方是一位經營仿造 Instagram 網站的土耳其人 Ensar Sahinturk。臉書表示,Sahinturk 未經允許就擅自使用自動化軟體,在超過 10 萬個帳戶中抓取了用戶的公開個人多媒體內容,並將這些內容發布在他自己的網站上。

在此模擬網站上,訪客可以輸入任何 Instagram 的用戶名稱,並且查看其公開的個人資料、照片、影片、限時動態、Hashtag 和地點位置,甚至可以允許訪客下載圖片與影片內容,而這在原版的 Instagram 上是沒有這項功能的。

網域名的蓄意相似

臉書在公開文件中表示,官方從去年 11 月時就注意到這個模擬網站,並且臉書獲悉被告方  Sahinturk 手上握有許多網域的使用權 jolygram.com、imggram.com、imggram.net,、finalgram.com、ingram.ws,不難發現這些網域起名都與 Instagram 頗為相似。最早使用的網域是 jolygram.com,自 2017 年 8 月就開始使用,隨著其個人竊取事業的擴張,最新啟用的是從 2019 年 10 月沿用至今的 Finalgram.com。

臉書並未明確公布這些網站的瀏覽量,只向外媒透露「流量十分龐大」。

抓取資料的軟體

此項可自動從 Instagram 上抓取公開數據的技術,是能偽裝成人類使用者的軟體來執行的。在文件中臉書提到,被告方在瀏覽伺服器時,看起來像「使用官方 Instagram app 的用戶」,因此規避掉 Instagram 對自動化工具偵測的安全措施。

怎麼實際操作的呢?被告建立了數千個 Instagram 帳號,與抓取資料的軟體協作。這些帳號可以模仿真人使用者可能會採取的行動。臉書表示,被告使用的假帳號數量很高,在 2020 年 4 月 17 日時,被告使用了 7700 餘個帳號來進行盜取活動,同年 4 月 22 日時,假帳號數量又增加 1000 多個,共使用了超過 9000 個假帳號。

從 2019 年開始,臉書就關閉了約 30,000 個由被告建立的假帳號,也包含被告建立的一個臉書粉絲專頁。臉書更聲稱,用於調查與解決被告引發的資安問題,已經超過 25,000 美元,相當龐大。

雖然以不當竊取用戶資訊而發起訴訟,對 Instagram 平台來說是第一次。但 2018 年臉書也曾對不當蒐集 5000 萬名臉書用戶,引發一系列醜聞的劍橋分析公司(Cambridge Analytica)提起訴訟過。

核稿編輯:Mia

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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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