2006年8月21日, 時代華納（Time Warner）公司旗下 美國在線（America Online）宣布, 由于其網絡服務泄露了658, 000名用戶三個月來 搜索查詢信息, 公司已經解除了與首席技術官 所有關系. 雖然這些查詢信息隱去了用戶賬號 詳細情況, 但仍然包含大量數據, 因此可能會暴露一些用戶 身份. 這次侵犯隱私事件突顯了原本應 "匿名” 客戶資料網絡存檔 危險性, 在電子前沿基金會（Electronic Frontier Foundation）等隱私保護組織中間撳起了軒然大波. 該基金會在兩周前曾極力勸說美國聯邦貿易委員會（the Federal Trade Commission）對美國在線進行調查, 并施壓迫使該公司改變隱私方面 做法.
沃頓商運營和信息管理學教授巴拉吉·帕德馬納班（Balaji Padmanabhan）和加州大學戴維斯分校管理學院 凱瑟琳·楊（Catherine Yang）教授在共同撰寫 論文《網絡點擊紋：網絡瀏覽數據有無印記》中詳細介紹了另一種類型 匿名網絡客戶資料分析方式. 作者沒有重點分析美國在線事件, 而 強調了如何僅僅利用用戶 瀏覽行 識別用戶.

帕德馬納班和楊發現, 每個用戶可能都有自己 "點擊紋”（clickprint）——即獨特 網絡瀏覽行 模式——這種模式建立在以下行 基礎上——每個session中所瀏覽 網頁數量,在每個網頁上花費 時間,在每周 哪個固定時間觀看該網頁等等. 作者得出結論, 通過分析這些數據, 電子商務公司可有幾乎100% 準確率來區分兩名用戶并利用該信息防止欺詐現象. 有時公司只需要三個因特網session 資料就可識別一名用戶. 識別一名用戶所需 session數量 與網站所擁有 用戶數量成正比 , 因 網站需要區別更多 人.

除了探討每個人 否有自己 點擊紋, 識別一名用戶需要多少個session以及潛在 欺詐防范措施外, 帕德馬納班和楊還闡述了公司應如何通過觀察用戶行 對其進行跟蹤. 帕德馬納班說："我們 主要發現 , 即使 網絡session中 微小特點都能區分一名用戶. 每個人似乎都有獨特 瀏覽行 . ”

帕德馬納班和楊發現, 識別一名用戶 行 通常需要3到16個網絡session. 楊說："這篇論文證明了我們 能夠通過用戶行 和少量信息識別用戶 . ”

但 美國在線事件和該研究論文中闡述 情況存在重大差異. 美國在線事件說明了搜索引擎公司如何能利用所捕獲到 信息, （以不正當 方式）達到以下目 ：（1）基于用戶 網絡搜索行 建立用戶 資料, 或（2）甚至能識別出他們 名字.

與之相反, 帕德馬納班和楊研究 卻 網上零售商應如何觀察瀏覽網站 匿名用戶. 作者指出, 根據網絡瀏覽數據透露 點擊紋, 零售商可以把某位匿名用戶與以前曾訪問過其網站 一名用戶相匹配. 而且與美國在線事件不同 , 點擊紋中隱含 用戶資料 關于用戶 基本瀏覽特點 , 比如他們觀看了多少網頁或他們在該網站上花費了多少時間.

問題 關鍵 在收集顧客數據和提供福利之間達成平衡. 帕德馬納班認 , 這方面 討論才剛剛開始. 他 研究只針對網站收集資料作 已用 情況, 公司可以利用這些資料提出產品方面 建議,防止欺詐行 , 顧客提供他感興趣 信息. 他表示, 美國在線泄露 信息跨越了隱私 邊界, "因 人們可以利用這些搜索信息描繪一幅可能并不正確 圖畫”.

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