Web Platform Tests项目新增Protected Audience k-匿名性WebDriver支持
Web Platform Tests(简称WPT)是一个由W3C和浏览器厂商共同维护的跨浏览器Web平台测试套件,旨在确保Web标准的正确实现和互操作性。该项目包含了数以万计的自动化测试用例,覆盖了HTML、CSS、JavaScript等Web技术的各个方面。
背景与意义
在数字广告领域,隐私保护日益受到重视。Protected Audience API(前身为FLEDGE)是Google提出的隐私沙箱计划中的关键组件,旨在替代第三方Cookie,提供一种保护用户隐私的广告定位方案。其中,k-匿名性(k-anonymity)是该API的重要隐私保护机制,确保只有当足够数量(k)的用户具有相同特征时,才能进行相关操作,从而防止个体被单独识别。
技术更新内容
本次WPT项目更新主要增加了对WebDriver控制Protected Audience k-匿名性值的支持。具体包括:
-
新增了
test_driver.set_protected_audience_k_anonymity
WebDriver命令,允许测试脚本动态设置k-匿名性阈值。 -
添加了一系列Web平台测试用例,用于验证Chrome浏览器是否正确执行k-匿名性强制机制。
技术实现细节
k-匿名性机制的核心在于确保任何操作都基于足够大的用户群体,而非个体。在Protected Audience API中,这意味着:
- 广告兴趣分组(Interest Groups)的加入和更新操作需要满足k-匿名性要求
- 只有当足够数量的用户加入了相同兴趣分组时,相关操作才会被允许
- 浏览器需要维护一个本地数据库,跟踪各兴趣分组的加入人数
新增的WebDriver命令使测试人员能够:
- 模拟不同k值下的系统行为
- 验证浏览器是否正确拒绝不满足k-匿名性要求的操作
- 测试边界条件下的系统稳定性
测试用例设计
新增的测试用例主要验证以下场景:
- 当兴趣分组加入人数低于k值时,相关操作是否被正确阻止
- 当达到k值阈值时,操作是否被允许
- 跨不同k值设置下的行为一致性
- 隐私保护机制是否在各种边界条件下仍然有效
对开发者的影响
这一更新为开发者带来了以下便利:
- 更便捷地测试与Protected Audience API相关的隐私保护功能
- 能够在不同k值配置下验证应用行为
- 提高了隐私相关功能的测试覆盖率
- 促进了不同浏览器实现的一致性
总结
WPT项目此次更新反映了Web平台对隐私保护技术的持续投入。通过为Protected Audience API的k-匿名性机制添加WebDriver支持和测试用例,不仅提升了该功能的可测试性,也为开发者提供了更完善的工具来构建隐私友好的Web应用。这种在测试基础设施层面的支持,对于推动隐私保护技术在Web平台的广泛应用具有重要意义。
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0291ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++051Hunyuan3D-Omni
腾讯混元3D-Omni:3D版ControlNet突破多模态控制,实现高精度3D资产生成00Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
项目优选









