Google 打造適用所有用戶的隱私權功能,管控個人資料更輕鬆

作者 | 發布日期 2019 年 05 月 11 日 16:15 | 分類 Android , Google , 資訊安全 follow us in feedly

無論是以符合用戶需求的語言呈現搜尋結果,還是建議最快的回家路線,資料使得 Google 產品能為用戶帶來更便利的服務。Google 認為用戶有權了解與管理個人的資料,並自行選用適合的隱私權設定,這也是為什麼設計出易於使用的隱私權控制功能,一直是 Google 設計產品的一大重點。於是在 Google I/O 2019 開發者大會上,官方分享了以下幾項跨產品、跨平台的隱私權與安全性工具。




用戶能夠更輕鬆地控制資料

一鍵跨產品管理 Google 帳戶個人資訊

隱私權控制應是易於查找與使用,過去 Google 推出了「Google 帳戶」,讓用戶能夠全面檢視與 Google 共享、儲存的資訊,並提供一個可以一站式存取隱私權與安全性設定的地方,只要透過簡單的開啟/關閉控制,就能決定要將哪些活動資料儲存到 Google 帳戶中,還能選擇想要刪除的活動資料或資訊類別,讓 Google 產品能更符合需求地協助用戶。

隨著產品與服務不斷增加,Google 也努力讓這些控制功能更容易被找到。現在用戶將能看到 Google 帳戶個人照片顯示在 Gmail、Google 雲端硬碟、Google Pay 等產品的右上角,只需輕觸個人照片就能快速前往 Google帳戶,明顯的個人照片同時可讓用戶更清楚了解當下是否已登入 Google 帳戶。這個月內,一鍵存取個人資訊的功能將帶往更多產品上,包括 Google 搜尋、Google 地圖、YouTube、Chrome 瀏覽器、Google 助理以及 Google 新聞。

在 Google 地圖、助理中輕鬆管理個人資料

去年 Google 提供用戶可直接在 Google 搜尋中管理個人資料設定,無須離開 Google 搜尋即可查看與刪除最近的搜索活動,並詳細了解 Google 搜尋如何處理用戶的個人資料。

現在還可讓用戶在 Google 地圖、Google 助理中更輕鬆地管理個人資料設定,很快地 YouTube 也將支援這項功能;舉例來說,用戶可以直接在 Google 地圖中查看或刪除位置資料,然後返回原本的頁面查看導航路線。

定期刪除紀錄的資料管理模式率先針對網路和應用程式活動推出

上週 Google 推出了全新管理模式,讓用戶可選擇希望在網路和應用程式活動(Web & App Activity)以及定位紀錄(Location History)保留 3 個月或 18 個月的期限,之後任何超過期限的紀錄都會自動從個人帳戶中被刪除。這項新推出的資料管理模式針對網路和應用程式活動先行,下個月定位紀錄也將上線。

無痕模式擴展至 Google 旗下應用程式

無痕模式讓用戶可選擇在裝置或瀏覽器不保存瀏覽歷史紀錄的情形下,瀏覽網路上的資訊;隨著行動上網普及,Google 也將這個重要的模式擴展至旗下的應用程式中。現在用戶已能在 YouTube 應用程式使用無痕模式,Google 地圖與 Google 搜尋也即將支援這項功能。

用戶只要輕觸個人照片即可進一步開啟或關閉無痕模式。當使用者在 Google 地圖中開啟無痕模式時,包括搜尋的地點或取得的路線等都不被儲存到個人帳戶中。

在平台中建立更強大的隱私權管控機制

在 Google I/O 2019 也針對平台與產品的隱私權宣布幾項更新,例如 Android Q 已把隱私權帶往更前端的設定中,並且讓用戶能夠更清楚、更輕鬆地管控位置資訊。Chrome 也計畫更加嚴格限制網路上的指紋辨識,並改善 Chrome 的 Cookie 控制。最後,Google 也推出讓用戶更清楚了解被用來提供客製化廣告內容資料的計畫,以及我們在 Google 媒體資源與發佈商夥伴展示廣告的過程中涉及的公司。

以更少的資料為用戶提供更多功能

透過 Federated Learning 提供服務並將資料保留在用戶裝置上

機器學習的進展使 Google 的隱私權保護功能更加強大,新的機器學習方式 Federated Learning 便是其中一個例子,它允許開發者為所有用戶訓練 AI 模型,並在個人資料完全不離開裝置的情況下,使 Google 產品變得更加聰明,利用更少的資料帶來更多效益。

Google 為 Android、iOS 裝置開發的輸入法應用程式 Gboard,現在就利用 Federated Learning 來改善文字預測以及表情符號預測。過去 Gboard 要在用戶使用多次之後,才能知道要推薦「zoodles」或「Targaryen」等新字;現在透過 Federated Learning,Gboard 可在數千人使用它們之後便開始學習新字,即使是 Google 從未看過用戶輸入的內容。

Google 也投入資源在提供差異化的隱私權保護技術,這使得無需記住可能會被揭露的使用者特定資料,便能夠訓練機器學習模型。Google 在 2014 年發表了關於這項主題的初期研究,之後便一直在 Chrome 以及 Gmail 的智慧撰寫(Smart Compose)功能中使用,而 Google 地圖則利用它來顯示餐廳的繁忙程度。隨著 TensorFlow Privacy 開源計畫發佈,所有機器學習開發者都可以輕鬆使用差異化隱私權技術。

橫跨所有產品與平台的最強安全防護

如果資料不安全,便可能有隱私的風險。Google 持續投入資源、開發能確保個人資料安全的系統,包括每天保護近 40 億部裝置的 Safe Browsing 保護功能,還有每天可阻擋超過 1 億封垃圾郵件與網路釣魚攻擊的 Gmail 服務;而安全金鑰提供最強大的兩步驗證網路釣魚攻擊保護,現在它們將內建在 Android 7.0 以上版本的所有裝置中,提供超過 10 億部的相容裝置使用。

Google 將繼續致力於確保產品的安全性,並投注更多資源,研發能夠根據更少的資料為用戶提供更便利服務的技術,並讓每個人都能對個人資料管控有清楚的了解。

(圖片來源:Google Blog

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