Le secteur de la publicité s'efforce constamment de cibler les annonces avec plus de précision afin d'atteindre le public visé. Traditionnellement, cet effort s'est concentré sur des mesures à faible granularité telles que les groupes de discussion pour affiner le contenu de la publicité, le lieu et la région géographique. Avec la numérisation croissante et l'utilisation généralisée des téléphones portables, les publicités sont de plus en plus adaptées à des utilisateurs et à des situations spécifiques.
Ce ciblage amélioré s'appuie sur la capacité à reconnaître les individus ainsi que leurs emplacements en temps quasi réel. Ainsi, un conducteur peut être informé de l'existence d'un magasin d'une chaîne de cafés qu'il fréquente, ou un détaillant peut adapter ses prix ou ses promotions à un client spécifique dont le comportement est reconnaissable au fil du temps.
L'intelligence publicitaire (ADINT) qui rend cette personnalisation possible est pilotée par un identifiant publicitaire mobile (MAID) qui est unique pour chaque appareil. Contrairement aux cookies, cet identifiant unique est indépendant du navigateur et de l'application, couvrant toutes les applications sur le téléphone pour un ensemble de données unifié. Le système d'exploitation mobile relie les actions spécifiques de l'utilisateur, telles que les recherches sur le web, les publications sur les médias sociaux et les téléchargements, à l'identifiant MAID pour former la base de la publicité ciblée. Si l'application utilisée est autorisée à les collecter, les informations de localisation sont également liées à l'événement et à la MAID. En raison de la valeur financière de ces informations, les applications les plus populaires sont conçues pour encourager les utilisateurs à accepter de partager leurs informations de localisation. L'écosystème impliqué dans la collecte, l'achat et la vente de ces données constitue une riche source de données d'enquête pour les services répressifs.
Fonctionnement du marché des ADINT
Les fournisseurs de systèmes d'exploitation mobiles, dont Google et Apple, ainsi que Meta et d'autres grands fabricants d'applications, exploitent des places de marché pour la vente d'annonces utilisant ADINT, ce qui permet aux petits fabricants d'applications de monétiser leurs données par le biais de la publicité basée sur la localisation. Ces places de marché vendent des espaces publicitaires ciblés sur des appareils individuels associés à un MAID spécifique. Par exemple, un détaillant de meubles peut vouloir envoyer une publicité à un utilisateur qui vient de chercher des canapés et qui se trouve à proximité de l'un de ses magasins.
L'offre, l'achat et le placement de l'annonce se font automatiquement et presque instantanément. Outre l'utilisation en temps réel, les informations historiques sur la localisation sont également vendues en gros à des agrégateurs qui combinent les données de plusieurs places de marché. Étant donné que les grandes entreprises telles que Google, Apple et Meta ont tendance à ne pas vendre leurs ADINT, ces agrégateurs augmentent le volume d'informations disponibles pour le public.
Les ADINT en vrac soutiennent une variété de cas d'utilisation allant de l'optimisation des transports publics à l'analyse du trafic piétonnier dans un centre commercial. Les agrégateurs qui vendent des données ADINT en vrac constituent également le principal moyen pour les enquêteurs et d'autres tiers d'accéder à ces données. Bien qu'anonymisés et donc disponibles sans mandat ou autre autorisation légale, ces enregistrements comprennent au minimum les MAID et les coordonnées de latitude/longitude des appareils correspondants à un moment connu.
Intégrer les ADINT dans le champ plus large du renseignement licite
ADINT peut fournir une piste dans une enquête ; dans certains cas, il peut s'agir de la seule piste. Par exemple, un agrégateur de données publicitaires mobiles a joué un rôle déterminant dans la résolution d'une affaire réelle dans laquelle le corps d'une personne a été découvert après avoir disparu alors qu'elle faisait son jogging dans une zone rurale. Grâce aux données publicitaires mobiles agrégées, les enquêteurs ont découvert qu'un véhicule était passé à côté du joggeur et avait fait demi-tour juste avant que la victime ne disparaisse. Cette piste a permis de localiser une camionnette et des traces de sang qui ont conduit à des aveux et à une condamnation.
Il s'agit d'un exemple relativement simple, mais tragique, dans lequel les informations nécessaires à l'identification d'un suspect et à son arrestation étaient toutes disponibles sur la plateforme ADINT de l'agrégateur. Le plus souvent, ADINT n'est qu'un élément de l'enquête, qui peut également s'appuyer sur les relevés d'appels, les fils sociaux, les plates-formes de messagerie, etc. Malheureusement, chaque source supplémentaire nécessite une connaissance approfondie des données sous-jacentes et un outil distinct pour les analyser, ce qui devient rapidement intenable.
Dans ces cas, la plateforme SS8 ingère toutes les informations disponibles et les fusionne pour obtenir une vue unique et holistique qui aide les enquêteurs à tirer des conclusions. Par exemple, une géofence autour du lieu d'un braquage de banque permettra d'identifier de nombreuses personnes. Cependant, lorsqu'elle est combinée avec l'emplacement de la voiture de fuite ou d'autres braquages, le nombre d'identifications est considérablement réduit. L'examen des informations relatives à la publicité mobile de ces personnes sur une période donnée peut révéler un mode de vie qui pourrait permettre d'identifier leurs adresses professionnelle et privée. Grâce à ces informations, les vérifications de casiers judiciaires peuvent fournir des identités, démasquer les identifiants anonymisés, et des recherches ou des surveillances supplémentaires peuvent renforcer le dossier pour les procureurs. Toutes ces analyses peuvent être effectuées dans la puissante plateforme de surveillance des données Intellego XT de SS8.
À propos de Kevin McTiernan
Kevin a plus de 20 ans d'expérience dans les secteurs des télécommunications et de la sécurité des réseaux. Chez SS8, Kevin est le vice-président des solutions gouvernementales et est responsable de la vision, de la conception et de la livraison des solutions gouvernementales de SS8, y compris le portefeuille de conformité Xcipio®. Vous pouvez en savoir plus sur Kevin sur son profil LinkedIn en cliquant ici.
À propos de SS8 Networks
En tant que leader dans le domaine de l'intelligence légale et de la localisation, SS8 contribue à rendre les sociétés plus sûres. Notre engagement est d'extraire, d'analyser et de visualiser les informations critiques qui permettent aux forces de l'ordre, aux agences de renseignement et aux services d'urgence d'obtenir des informations en temps réel qui contribuent à sauver des vies. Nos solutions performantes, flexibles et évolutives permettent également aux opérateurs de réseaux mobiles de se conformer à la réglementation avec un minimum de perturbations, de temps et de coûts. SS8 bénéficie de la confiance des plus grandes agences gouvernementales, des fournisseurs de communications et des intégrateurs de systèmes du monde entier.
Le portefeuille de surveillance et d'analyse de données Intellego® XT est optimisé pour les organismes d'application de la loi afin de capturer, d'analyser et de visualiser des ensembles de données complexes pour obtenir des renseignements d'enquête en temps réel.
LocationWise offre la plus grande précision de localisation de réseau vérifiée au monde, fournissant des informations de localisation actives et passives aux services d'urgence, aux forces de l'ordre et aux opérateurs de réseaux mobiles.
La plateforme de médiation Xcipio® répond aux exigences de l'interception légale dans n'importe quel type de réseau et offre la possibilité de transcoder (convertir) entre les versions de transfert d'interception légale et les familles standard.
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