Mozilla发布 几天前 与 Facebook 携手合作 能够 实施 IPA 技术 （可互操作的私人归因），其中 允许广告网络接收和处理统计数据 关于广告活动的有效性，但总是 尊重用户隐私。
提到IPA 引入了匹配键的概念， 它是相对于用户生成的，但是是只写的。 与此密钥相关，会生成初始（源）和最终（目标）事件，其信息以加密形式传输到与广告网络无关且受用户或浏览器信任的第三方仲裁服务器.
这些服务器 允许广告网络 广告商会生成一个查询 显示汇总统计信息 链接不同站点的开始和结束事件。
为了在不披露特定用户数据的情况下处理统计数据时做到这一点，它是 使用差分隐私加密机制和机密计算 多方计算 (MPC)，允许多个独立参与者在不接收有关其他人数据的信息的情况下执行计算（网站、浏览器和广告商单独无法访问所有信息）并对加密数据执行操作。
除了它 开发人员有一个 API 其中包括三个基本功能：
- 分配匹配键 (navigator.setMatchKey)
- 生成源事件 (navigator.generateSourceEvent)
- 生成最终事件 (navigator.generateTriggerEvent)。
源事件是诸如展示广告和用户点击广告之类的操作。 最终（目标）事件表征用户对广告做出响应后在另一个站点上执行的操作，例如购买产品、注册和下载应用程序。
由于这些事件发生在不同的地方， 评估广告的有效性， 广告网络在访问不同网站时跟踪用户活动， 使用诸如识别cookies之类的方法，这被认为是对隐私的侵犯。
机制 提议的 IPA 可以在不泄露信息的情况下链接初始操作和最终操作 关于用户：映射密钥只能被分配并且只能以加密形式处理，因此可以跟踪统计信息，但不可见它是哪个用户。
因此，在 IPA 的帮助下，广告商将能够在不违反保密性的情况下评估广告活动的结果，并且网站所有者将能够分析优化广告投放的方法。
我们试图将保护隐私的广告技术应用于归因问题，以便广告商可以在不损害隐私的情况下获得重要问题的答案。
归因是广告商如何知道他们的广告活动是否有效。 归因生成的指标可以让广告商了解他们的广告活动的表现。 相关的衡量技术还可以帮助发布商了解他们如何帮助广告商。 尽管归因对广告至关重要，但当前的归因实践具有可怕的隐私属性。
为了提高隐私保护，还可以在聚合结果中添加随机噪声，并应用“隐私预算”原则，根据该原则，如果 API 的限制，浏览器仅提供与敏感数据相关的信息到某个点呼叫被超过，更多信息的发射被阻止。
开发的 API 具有三个主要目标：
- 保密：限制在特定时间段内发布的个人用户信息总量和防止滥用（尝试通过注册大量域、跟踪尝试和额外识别来规避限制）。
- 添加了测量支持 所有主要类型的广告转化，包括对观看次数、点击次数、重新进入后的活动的统计分析，比较看到和未看到广告的用户之间的转化，评估不同网站上的效果，链接与广告的交互不同浏览器和不同设备上的用户。
- 保持竞争力： 在线广告市场中所有参与者的统计数据的可用性以及连接新参与者的障碍。
最后，如果您有兴趣了解更多，可以查阅详情 以下链接。