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(wǎng)絡(luò)服務(wù)泄露了658, 000名用戶三個月來 搜索查詢信息, 公司已經(jīng)解除了與首席技術(shù)官 所有關(guān)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(shù)據(jù), 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(yīng) "匿名” 客戶資料網(wǎng)絡(luò)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(lián)邦貿(mào)易委員會（the Federal Trade Commission）對美國在線進行調(diào)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(xué)教授巴拉吉·帕德馬納班（Balaji Padmanabhan）和加州大學(xué)戴維斯分校管理學(xué)院 凱瑟琳·楊（Catherine Yang）教授在共同撰寫 論文《網(wǎng)絡(luò)點擊紋：網(wǎng)絡(luò)瀏覽數(shù)據(jù)有無印記》中詳細介紹了另一種類型 匿名網(wǎng)絡(luò)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(diào)了如何僅僅利用用戶 瀏覽行 識別用戶.

帕德馬納班和楊發(fā)現(xiàn), 每個用戶可能都有自己 "點擊紋”（clickprint）——即獨特 網(wǎng)絡(luò)瀏覽行 模式——這種模式建立在以下行 基礎(chǔ)上——每個session中所瀏覽 網(wǎng)頁數(shù)量,在每個網(wǎng)頁上花費 時間,在每周 哪個固定時間觀看該網(wǎng)頁等等. 作者得出結(jié)論, 通過分析這些數(shù)據(jù), 電子商務(wù)公司可有幾乎100% 準確率來區(qū)分兩名用戶并利用該信息防止欺詐現(xiàn)象. 有時公司只需要三個因特網(wǎng)session 資料就可識別一名用戶. 識別一名用戶所需 session數(shù)量 與網(wǎng)站所擁有 用戶數(shù)量成正比 , 因 網(wǎng)站需要區(qū)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(yīng)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(fā)現(xiàn) , 即使 網(wǎng)絡(luò)session中 微小特點都能區(qū)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(fā)現(xiàn), 識別一名用戶 行 通常需要3到16個網(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)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(wǎng)上零售商應(yīng)如何觀察瀏覽網(wǎng)站 匿名用戶. 作者指出, 根據(jù)網(wǎng)絡(luò)瀏覽數(shù)據(jù)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(wǎng)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(guān)于用戶 基本瀏覽特點 , 比如他們觀看了多少網(wǎng)頁或他們在該網(wǎng)站上花費了多少時間.

問題 關(guān)鍵 在收集顧客數(shù)據(jù)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(wǎng)站收集資料作 已用 情況, 公司可以利用這些資料提出產(chǎn)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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