La prochaine astuce de Brave Browser : des recommandations d'actualités préservant la confidentialité

Le navigateur Brave, axé sur la confidentialité, cherche à respecter la ligne lorsqu'il s'agit de préserver la Politique de confidentialité des utilisateurs tout en proposant des recommandations d'actualités dans son navigateur récemment lancé. Courageux aujourd'hui, un agrégateur de nouvelles intégré au navigateur.

Cela continue la progression progressive de Brave vers la création d’une suite de services destinée à rivaliser, et à dépasser, les navigateurs dominants comme Chrome et Safari.

En mars, Bravea annoncé l'acquisition de Tailcat, un moteur de recherche ouvert, servira de base à son prochain produit Brave Search. Brave présente Brave Search comme une alternative non traçable à Google Search sur Chrome et mobile.

Les systèmes de recommandation sont aujourd'hui omniprésents sur le web. Qu'il s'agisse de l'algorithme de recommandation de YouTube ou des playlists hebdomadaires de Spotify, ces systèmes s'appuient souvent largement sur le suivi de votre comportement en ligne, c'est-à-dire, essentiellement, sur la collecte et l'analyse de vos données.

Brave Today permet aux utilisateurs de « s'abonner anonymement aux flux RSS de leurs médias d'information préférés et de rester informés de toutes les dernières actualités en un seul endroit ». Les utilisateurs peuvent choisir parmi 15 catégories de sources sélectionnées, puis personnaliser leur flux en les ajoutant ou en les supprimant (y compris CoinDesk).

« En commençant par la recommandation sur l'appareil pour Brave Today, nous voulons commencer à offrir aux utilisateurs de Brave un niveau de personnalisation alimenté par des modèles formés localement, tout en gardant la Politique de confidentialité des utilisateurs comme première priorité », a déclaré Pete Snyder, chercheur principal en Politique de confidentialité chez Brave.

Suivi sans le facteur dégoûtant

Pour éviter de collecter des données sur le comportement des utilisateurs au service des recommandations, Brave propose « un nouveau cadre pour faire des recommandations préservant la confidentialité sur l'appareil qui ne nécessite T que les données d'interaction des utilisateurs soient collectées sur un serveur ».

Brave utilise une technique appelée « Apprentissage fédéré avec Politique de confidentialité».

L'apprentissage fédéré est une technique d'apprentissage automatique qui forme des modèles de prédiction (algorithmes) tout en conservant les données localement sur les appareils, plutôt que de transmettre ces données à un serveur central (qu'il soit dans les locaux d'une entreprise ou dans le cloud) qui héberge le modèle.

« Les utilisateurs forment des modèles locaux sur leurs données privées et partagent uniquement les mises à jour de leurs modèles locaux avec un serveur central », a déclaré unarticle de blogannonçant la proposition. « Le serveur central calcule un modèle global issu de tous les modèles locaux et le renvoie aux utilisateurs, où le processus se répète. »

Snyder a déclaré que même si les systèmes d'apprentissage fédérés classiques ont des implications et des risques importants pour la Politique de confidentialité des utilisateurs, il existe une communauté de recherche importante et active qui travaille à améliorer la Politique de confidentialité des systèmes d'apprentissage fédérés, afin que les utilisateurs puissent collaborer pour améliorer la précision du système, sans révéler leurs informations et comportements privés.

La Politique de confidentialité devient rapidement un enjeu important pour les grandes entreprises technologiques. Google, par exemple, a introduit et mis en œuvre un système appelé Apprentissage fédéré des cohortes (FLoC), bien qu'avecrésultats mitigés. Divers navigateurs, tels que Brave, onta refusé d'adopter FLoC et, en fait, l'ont désactivé dans son navigateur.

Snyder a déclaré que FLoC et l'apprentissage fédéré sont radicalement différents. FLoC est un système de publicité comportementale portant atteinte à la vie privée, proposé par Google et implémenté dans certains navigateurs basés sur Chromium, a-t-il précisé.

« Bien que le “FL” dans FLoC signifie “apprentissage fédéré”, il s'agit désormais d'un palimpseste des plans d'implémentation initiaux de Google pour FLoC ; FLoC n'utilise T réellement l'apprentissage fédéré dans les implémentations actuelles », a déclaré Snyder par courriel. « Google le mentionne également dans sa documentation, où il précise :aucun apprentissage fédéré n'est utilisé (malgré le « FL » dans le nom).”’

Prochaines étapes

Snyder a déclaré que l'objectif ultime de Brave est d'améliorer l'expérience utilisateur sur le navigateur Brave grâce à l'apprentissage privé fédéré avec le cadre de recommandation privé sur l'appareil pour Brave Today n'est que la première étape.

« Nous prévoyons d'y parvenir progressivement et par étapes mesurables. Notre priorité actuelle est de construire l'infrastructure d'apprentissage fédérée », a-t-il déclaré, ajoutant :

Une fois ce système opérationnel, nous prévoyons de le tester sur des problèmes d'optimisation plus petits, pratiquement sans impact sur la Politique de confidentialité . Si nos tests sont concluants, nous pourrons utiliser notre infrastructure d'apprentissage privé fédéré pour optimiser des fonctionnalités orientées utilisateurs comme Brave News, et optimiser celles déjà existantes, comme le machine learning pour le ciblage des publicités locales.