Watching TV with the Second-Party: A First Look at Automatic Content Recognition Tracking in Smart TVs

智能电视采用一种称为自动内容识别（ACR）的独特跟踪方法来对其用户的观看活动进行分析。ACR是一种类似于Shazam的技术，它通过定期捕捉电视屏幕上显示的内容，并将其与内容库进行匹配，以检测任何给定时间点上正在显示的内容。虽然先前的研究已经调查了智能电视生态系统中的第三方跟踪，但它没有研究由智能电视平台直接进行的二方ACR跟踪。在这项工作中，我们对智能电视上的ACR客户端和ACR服务器之间的ACR网络流量进行黑盒审计。我们使用我们的审计方法系统地调查ACR跟踪是否对用户观看电视的方式（例如线性观看、流媒体观看、HDMI观看）不加区分，智能电视提供的隐私控制是否会对ACR跟踪产生影响，以及英国和美国之间是否存在ACR跟踪方面的差异。我们在两个主要智能电视平台Samsung和LG上进行了一系列实验。我们的结果表明，即使智能电视被用作“哑”外部显示器，ACR也可以工作，选择退出可以停止与ACR服务器的网络流量，并且ACR在英国和美国的工作方式存在差异。

研究智能电视的自动内容识别技术（ACR）如何追踪用户观看行为，以及智能电视的隐私控制是否会影响ACR追踪。同时，比较ACR在英国和美国的差异。

通过黑盒审计ACR客户端和ACR服务器之间的网络流量，系统地研究ACR追踪是否与用户观看电视的方式无关，智能电视的隐私控制是否会影响ACR追踪，并比较英国和美国的差异。

实验结果表明，即使智能电视被用作“哑显示器”，ACR仍然可以正常工作；选择退出可以停止与ACR服务器的网络流量；ACR在英国和美国的工作方式存在差异。

该领域的相关研究主要关注第三方跟踪，而本文着重研究智能电视平台直接进行的第二方ACR跟踪。