어트리뷰션 레벨 1

partial interface Navigator {
  [SecureContext, SameObject] readonly attribute Attribution attribution;
};

const preferredServices = [
  "https://aggregator.example/tee",
  "https://aggregator.example/dap",
  "https://example.com/aggregator",
];
const supportedServices = navigator.attribution?.aggregationServices;
const serviceUrl = preferredServices.find(url => supportedServices?.has(url));

enum AttributionAggregationProtocol { "dap-18-histogram" };

dictionary AttributionAggregationService {
  required AttributionAggregationProtocol protocol;
};

[SecureContext, Exposed=Window]
interface AttributionAggregationServices {
  readonly maplike<USVString, AttributionAggregationService>;
};

[SecureContext, Exposed=Window]
interface Attribution {
  readonly attribute AttributionAggregationServices aggregationServices;
};

navigator.attribution.saveImpression({
  histogramIndex: 3,
  matchValue: 2,
  conversionSites: ["advertiser.example"],
  lifetimeDays: 7,
});

dictionary AttributionImpressionOptions {
  required unsigned long histogramIndex;
  unsigned long matchValue = 0;
  sequence<USVString> conversionSites = [];
  sequence<USVString> conversionCallers = [];
  unsigned long lifetimeDays = 30;
  long priority = 0;
};

dictionary AttributionImpressionResult {
};

[SecureContext, Exposed=Window]
partial interface Attribution {
  Promise<AttributionImpressionResult> saveImpression(AttributionImpressionOptions options);
};

const measurement = await navigator.attribution.measureConversion({
  ...serviceDetails,
  ...aggregatedMeasurementDetails,
  ...selectionDetails,
  ...attributionDetails,
});
sendReportToServer(measurement.report);

dictionary AttributionConversionOptions {
  required USVString aggregationService;
  double epsilon = 1.0;

  required unsigned long histogramSize;

  unsigned long lookbackDays;
  sequence<unsigned long> matchValues = [];
  sequence<USVString> impressionSites = [];
  sequence<USVString> impressionCallers = [];

  sequence<double> credit;
  unsigned long value = 1;
  unsigned long maxValue = 1;
};

dictionary AttributionConversionResult {
  required Uint8Array report;
};

[SecureContext, Exposed=Window]
partial interface Attribution {
  Promise<AttributionConversionResult> measureConversion(AttributionConversionOptions options);
};

출처 origin이 주어졌을 때, 사이트에 대한 노출을 삭제하려면, 다음 단계를 실행한다.

1. origin이 튜플 출처가 아니면, 반환한다.

2. site를 origin의 host 부분을 전달하여 등록 가능한 도메인 얻기를 호출한 결과로 한다.

3. 각각에 대해, 노출 저장소의 노출 저장소에 있는 impression에 대해:

   1. impression의 중개자 사이트가 undefined이고 그 노출 사이트가 site와 같으면, 제거 impression를 노출 저장소에서 제거하고 계속한다.

   2. impression이 site와 같은 중개자 사이트를 가지면, 제거 impression를 노출 저장소에서 제거하고 계속한다.

   3. impression의 전환 사이트가 site를 포함하면:

      1. site를 impression의 전환 사이트에서 제거한다.

      2. impression의 전환 사이트가 비어 있으면, 제거 impression를 노출 저장소에서 제거하고 계속한다.

   4. impression의 전환 호출자가 site를 포함하면:

      1. site를 impression의 전환 호출자에서 제거한다.

      2. impression의 전환 호출자가 비어 있으면, 제거 impression를 노출 저장소에서 제거하고 계속한다.

이 과정은 빈 집합의 전환 사이트와 함께 저장된 노출은 제거하지 않는다.

문자열 input이 주어졌을 때, site 또는 failure를 반환하는 사이트를 파싱하려면, 다음 단계를 실행한다.

1. host를 input을 전달하여 host parser를 호출해 반환된 값으로 둔다.

2. host가 failure이면 failure를 반환한다.

3. site를 host를 전달하여 obtain a registrable domain이 반환한 값으로 둔다.

4. site가 null이면 failure를 반환한다.

5. site가 "localhost"이거나 site가 ".localhost"로 끝나면, failure를 반환한다.

6. ("https", site)의 scheme-and-host 튜플을 반환한다.

이 알고리즘은 registrable domain보다 더 많은 domain label을 포함하는 문자열에서도 site를 성공적으로 생성한다. 예를 들어, "extra.example.com"은 "example.com"으로 파싱된다.

이 알고리즘은 localhost 도메인 [RFC6761]을 허용하지 않으므로, site 이름 추출에 의존하는 모든 알고리즘은 localhost 도메인이 언급되거나 현재 site(최상위 또는 프레임)가 localhost 도메인일 때 실패하게 된다. 이는 테스트 및 개발을 위해 로컬 서버를 사용하는 것을 어렵게 만들 수 있다. 구현은 테스트 및 개발을 돕기 위해 localhost 검사를 비활성화하는 구성을 제공할 수 있다.

프라이버시 및 안전 예산을 차감하려면, 프라이버시 예산 키 key, 집합인 노출 impressions, double epsilon, 정수 value, 정수 maxValue, 불리언 isSingleEpoch, 정수 l1Norm, 집합인 프라이버시 예산 키 deductedImpressionQuotas 및 집합인 에포크 인덱스 deductedGlobalBudgets가 주어졌을 때:

1. l1NormSensitivity를 isSingleEpoch이면 l1Norm, 그렇지 않으면 2 * value로 둔다.

2. valueSensitivity를 2 * value로 둔다.

3. noiseScale을 2 * maxValue / epsilon으로 둔다.

4. l1NormDeductionFp를 l1NormSensitivity / noiseScale로 둔다.

5. valueDeductionFp를 valueSensitivity / noiseScale로 둔다.

   단일 에포크 어트리뷰션은 에포크 전반에 걸친 연쇄 효과를 일으키지 않는다. 여러 에포크를 수반하는 어트리뷰션은 하나의 변경이 에포크 전반의 어트리뷰션에 영향을 미칠 가능성이 있으므로 두 배의 예산을 소비한다. 이 차감량을 두 배로 하는 것은 maxValue / epsilon에 비례하는 Laplace 노이즈가 집계된 히스토그램에 추가된다고 가정한다.

6. l1NormDeduction을 l1NormDeductionFp * 1000000을 양의 무한대 방향으로 올림한 값으로 둔다.

7. valueDeduction을 valueDeductionFp * 1000000을 양의 무한대 방향으로 올림한 값으로 둔다.

8. 어트리뷰션 예산 잠금이 true이면, 그 값이 false가 될 때까지 기다린 다음, 그 값을 true로 설정한다.

9. deduction을 isSingleEpoch가 true이면 l1NormDeduction, 그렇지 않으면 valueDeduction으로 둔다.

10. key, deduction, valueDeduction 및 impressions로 사용 가능한 프라이버시 예산 확인을 호출한 결과가 false이면, 다음 단계를 수행한다:

    1. 어트리뷰션 예산 잠금을 false로 설정한다.

    2. false를 반환한다.

11. 모든 예산 확인을 통과했으므로, 다음 차감을 수행한다:

    1. currentValue를 값을 가져오기로 key의 값을 프라이버시 예산 저장소에서 가져온 결과로 두되, 기본값은 사이트별 프라이버시 예산으로 한다.

    2. 설정을 수행하여 프라이버시 예산 저장소의 key 값을 currentValue − deduction으로 설정한다.

    3. epoch를 key의 에포크 인덱스 구성요소로 둔다.

    4. deductedGlobalBudgets가 epoch를 포함하지 않으면, deductedGlobalBudgets에 epoch를 추가하고, 전역 프라이버시 예산 저장소[epoch]를 valueDeduction만큼 감소시킨다.

    5. impressions의 각 impression에 대해 반복한다:

       1. impressionSite를 impression의 노출 사이트로 둔다.

       2. impressionQuotaKey를 그 항목이 epoch와 impressionSite인 프라이버시 예산 키로 둔다.

          아래는 해당 사이트에 대해 여러 노출이 있을 때 동일한 노출 사이트 할당량에서 예산을 두 번 이상 차감하지 않도록 보장한다.

       3. deductedImpressionQuotas가 impressionQuotaKey를 포함하지 않으면:

          1. 추가를 수행하여 deductedImpressionQuotas에 impressionQuotaKey를 추가한다.

          2. currentImpressionQuotaValue를 값을 가져오기로 impressionQuotaKey의 값을 에포크별 노출 사이트 할당량에서 가져온 결과로 두되, 기본값은 에포크별 노출 사이트 할당량으로 한다.

          3. 설정을 수행하여 에포크별 노출 사이트 할당량[impressionQuotaKey\]의 값을 currentImpressionQuotaValue − valueDeduction으로 설정한다.

12. 어트리뷰션 예산 잠금을 false로 설정한다.

13. true를 반환한다.

사용 가능한 프라이버시 예산을 확인하려면, 프라이버시 예산 키 key, 정수 deduction, 정수 valueDeduction, 및 집합인 노출 impressions가 주어졌을 때:

1. currentValue를 값을 가져오기로 key의 값을 프라이버시 예산 저장소에서 가져온 값으로 설정하되, 기본값은 사이트별 프라이버시 예산으로 한다.

2. deduction이 currentValue보다 크면, false를 반환한다.

3. epoch를 key의 에포크 인덱스 구성요소로 둔다.

4. currentGlobalValue를 epoch의 값을 값을 가져오기로 전역 프라이버시 예산 저장소에서 가져온 값으로 설정하되, 기본값은 에포크별 전역 프라이버시 예산으로 한다.

5. valueDeduction이 currentGlobalValue보다 크면, false를 반환한다.

6. impressions의 각 impression에 대해 반복한다:

   1. impressionSite를 impression의 노출 사이트로 둔다.

   2. impressionQuotaKey를 그 항목이 epoch와 impressionSite인 프라이버시 예산 키로 둔다.

   3. currentImpressionQuotaValue를 값을 가져오기로 impressionQuotaKey의 값을 노출 사이트 할당량 저장소에서 가져온 값으로 설정하되, 기본값은 에포크별 노출 사이트 할당량으로 한다.

   4. valueDeduction이 currentImpressionQuotaValue보다 크면, false를 반환한다.

7. true를 반환한다.

사용자 상호작용으로 인해 Document document에서 activation triggering input event가 발생하면, 사용자 에이전트는 이벤트를 dispatch하기 전에 activation notification 단계에 더하여 아래 단계를 must 수행해야 한다. 이 경우 navigable navigable을 null로 설정한다.

또는 탐색이 시작되고, 사용자 탐색 관여가 "browser UI"인 경우, navigable을 영향을 받는 navigable로 설정하고 document를 null로 설정하여 아래 단계를 수행한다.

단계는 다음과 같다:

1. navigable이 null이 아니라면, n을 navigable로 둔다.

2. 그렇지 않으면 n을 document의 node navigable을 가져온 결과로 둔다.

3. top을 n의 최상위 traversable을 가져온 결과로 둔다.

4. top의 attribution activation timestamp를 current high resolution time으로 설정한다.

최상위 traversable top이 탐색될 때, navigate 알고리즘의 일부로, document state documentState가 확정되고, response의 origin인 responseOrigin을 알게 된 후, 다음 단계를 수행한다:

1. documentState의 initiator origin이 responseOrigin과 same site라면 반환한다.

2. top의 attribution enabled flag를 false로 설정한다.

Document document가 주어졌을 때, 실패 시 "NotAllowedError" DOMException을 throw하면서 check attribution API activation하려면:

1. n을 document의 노드 navigable을 가져온 결과로 둔다.

2. top을 n의 최상위 traversable을 가져온 결과로 둔다.

3. top의 어트리뷰션 활성화 플래그가 true이면 반환한다.

4. lastActivation을 top의 어트리뷰션 활성화 타임스탬프로 둔다.

5. lastActivation에 어트리뷰션 활성화 기간을 더한 값이 현재 고해상도 시간보다 작으면, "NotAllowedError" DOMException을 throw한다.

6. 어트리뷰션 활성화 타임스탬프를 유닉스 epoch로 설정한다.

7. top의 어트리뷰션 활성화 플래그를 true로 설정한다.

moment t가 주어졌을 때, epoch index를 반환하면서 현재 epoch를 얻으려면:

1. period를 하나의 epoch의 duration이라고 하자.

2. epoch start time이 설정되어 있지 않으면, 이를 다음과 같이 지난 epoch 안에서 무작위로 선택된 시간으로 설정한다:

   1. rand를 t에서 0(포함)과 period(제외) 사이에서 무작위로 선택된 duration을 뺀 값이라고 하자.

   2. ms를 Unix epoch부터 rand까지의 duration from 안의 밀리초 수라고 하자.

   3. hour를 ms를 3600000 (밀리초 단위의 한 시간)으로 나눈 뒤 0 쪽으로 반올림하고 다시 3600000을 곱한 값이라고 하자.

   4. epoch start time을 Unix epoch에 duration으로서 hour를 더한 값으로 설정한다.

3. start를 epoch start time이라고 하자.

4. elapsed를 (t − start) / period라고 하자.

5. elapsed를 음의 무한대 쪽으로 반올림한 정수로 반환한다.

moment now가 주어졌을 때, epoch index를 반환하면서 attribution을 위한 시작 epoch를 얻으려면:

1. earliestEpochIndex를 now − maximum lookback 일과 함께 현재 epoch를 얻은 결과라고 하자.

   이는 가능한 모든 impression을 질의할 수 있도록 보장한다.

2. startEpoch를 earliestEpochIndex라고 하자.

3. last browsing history clear가 설정되어 있으면, 다음 단계를 수행한다:

   1. clearEpoch를 last browsing history clear의 값과 함께 현재 epoch를 얻은 결과라고 하자.

      이 현재 epoch를 얻는 사용은 음수 값을 반환할 수 있다. 이는 epoch start time이 history가 마지막으로 삭제된 뒤의 시간으로 설정될 가능성이 높기 때문이다.

   2. clearEpoch를 clearEpoch + 1로 설정한다.

      1을 더하는 것은 attribution을 위한 epoch 범위가 browsing history가 삭제되기 전의 epoch와 겹치지 않도록 하기 위해 필요하다.

   3. clearEpoch가 startEpoch보다 크면, clearEpoch를 반환한다.

4. startEpoch를 반환한다.

set인 site들의 sites, boolean forgetVisits, 그리고 moment now가 주어졌을 때, attribution을 위한 browsing history를 삭제하려면:

1. forgetVisits가 false이면:

   1. Assert: sites는 비어 있지 않다.

   2. sites 안의 각 site에 대해 반복한다:

      1. startingEpoch를 now가 주어졌을 때 attribution을 위한 시작 epoch를 얻는 것을 호출한 결과라고 하자.

      2. currentEpoch를 now가 주어졌을 때 현재 epoch를 얻는 것을 호출한 결과라고 하자.

      3. startingEpoch부터 currentEpoch까지의 포함 범위 안의 각 epoch에 대해 반복한다:

         1. key를 site와 epoch로부터 형성된 privacy budget key라고 하자.

         2. privacy budget store[key]를 0으로 설정한다.

   3. 반환한다.

2. sites가 비어 있으면:

   1. impression store를 비운다.

   2. privacy budget store를 비운다.

   3. impression site quota store를 비운다.

   4. global privacy budget store를 비운다.

3. sites가 비어 있지 않으면:

   1. impression store 안의 각 impression에 대해 반복하여, sites가 impression의 impression site를 포함하면, impression을 impression store에서 제거한다.

   2. privacy budget store의 key 안의 각 key에 대해 반복하여, sites가 key의 site 구성요소를 포함하면, privacy budget store[key]를 제거한다.

   3. impression site quota store의 key 안의 각 key에 대해 반복하여, sites가 key의 site 구성요소를 포함하면, impression site quota store[key]를 제거한다.

      이 과정은 global privacy budget store를 건드리지 않는다. 주로 이는 일단 소진된 privacy budget이 잊혀지지 않도록 보장하기 위한 것이다.

4. last browsing history clear를 now로 설정한다.

   last browsing history clear를 설정하면서 일부 site에 대해서만 상태를 삭제하면 (즉, sites가 비어 있지 않은 경우), 그 set에 존재하지 않는 site에 대해 일부 impression이 도달 불가능해진다. 구현은 그 결과 사용할 수 없게 된 사용 불가능한 impression 및 (예: global privacy budget store 안의 것 같은) budget record도 제거할 수 있다.

saveImpression(options) 메서드 단계는 다음과 같다.

1. implicitInputs를 this에서 암시적 API 입력 얻기의 결과로 한다.

2. Assert: implicitInputs는 null이 아니다.

3. options와 implicitInputs로 노출 저장을 실행한 결과를 반환한다.

AttributionImpressionOptions options와 implicit API inputs implicitInputs가 주어졌을 때 impression을 저장하려면:

1. document를 implicitInputs의 associated document라고 하자.

2. realm을 document의 관련 realm이라고 하자.

3. document가 "save-impression"라는 이름의 정책 제어 기능을 사용하도록 허용되어 있지 않으면, realm에서 "NotAllowedError" DOMException으로 rejected된 promise를 반환한다.

4. document가 주어졌을 때 attribution API 활성화를 검사하고, throw된 이유가 있으면 그것으로 rejected된 promise를 반환한다.

5. 페이지가 제공한 API 입력을 검증한다:

   1. options.histogramIndex가 구현 정의 maximum histogram size보다 크거나 같으면, realm에서 RangeError로 rejected된 promise를 반환한다.

   2. options.lifetimeDays가 0이면, realm에서 RangeError로 rejected된 promise를 반환한다.

   3. options.lifetimeDays를 maximum lookback으로 clamp한다.

   4. options.conversionSites의 size가 구현 정의 impression당 maximum number of conversion sites보다 크면, realm에서 RangeError로 rejected된 promise를 반환한다.

   5. conversionSites를 options.conversionSites 안의 각 값에 대해 site를 파싱한 결과인 set이라고 하자.

   6. conversionSites 안의 어떤 결과라도 failure이면, realm에서 "SyntaxError" DOMException으로 rejected된 promise를 반환한다.

   7. options.conversionCallers의 size가 구현 정의 impression당 maximum number of conversion callers보다 크면, realm에서 RangeError로 rejected된 promise를 반환한다.

   8. conversionCallers를 options.conversionCallers 안의 각 값에 대해 site를 파싱한 결과인 set이라고 하자.

   9. conversionCallers 안의 어떤 결과라도 failure이면, realm에서 "SyntaxError" DOMException으로 rejected된 promise를 반환한다.

6. 다음 단계를 병렬로 실행한다:

   1. impression을 다음으로 구성된 저장된 impression으로 구성한다:

      Match Value

      options.matchValue

      Impression Site

      implicitInputs의 top-level site

      Intermediary Site

      implicitInputs의 intermediary site

      Conversion Sites

      conversionSites

      Conversion Callers

      conversionCallers

      Timestamp

      implicitInputs의 timestamp

      Lifetime

      options.lifetimeDays 일

      Histogram Index

      options.histogramIndex

      Priority

      options.priority

   2. Attribution API가 활성화되어 있으면, impression을 impression store에 저장한다.

7. result를 새 AttributionImpressionResult라고 하자.

8. realm에서 result로 resolved된 promise를 반환한다.

saveImpression()은 impression이 기록되었는지를 나타내는 상태를 반환하지 않는다. 이는 Attribution API가 비활성화되어 있는 때를 탐지하는 능력을 최소화한다.

구현은 API 상태를 드러낼 수 있는 side channel을 완화하려고 반드시 시도해야 한다. 예를 들어, 반환된 promise의 resolution은 impression을 impression store에 저장하는 것에 의존하지 않는다. 이는 resolve되는 데 걸리는 시간이 기존 impression의 수나 API가 활성화되어 있는지 여부에 의존하지 않도록 보장하기 위한 것이다.

선택적 origin(기본값 null)과 함께 realm realm에서 implicit API inputs를 얻으려면:

1. window를 realm의 전역 객체라고 하자.

2. window가 Window가 아니면, null을 반환한다.

3. settings를 realm의 settings object라고 하자.

4. timestamp를 settings의 current wall time이라고 하자.

5. topLevelOrigin을 settings의 top-level origin이라고 하자.

6. origin이 null이면, origin을 settings의 origin으로 설정한다.

7. topLevelSite를 topLevelOrigin에서 site를 얻은 결과라고 하자.

8. intermediarySite를 다음으로 하자:

   1. origin이 topLevelOrigin과 same site이면 undefined 값,

   2. 그렇지 않으면, origin에서 site를 얻은 결과.

9. 다음 필드를 가진 implicit API inputs를 반환한다:

   top-level site

   topLevelSite

   intermediary site

   intermediarySite

   timestamp

   timestamp

   associated document:

   window의 associated document

measureConversion(options) 메서드 단계는 다음과 같다:

1. implicitInputs를 this에서 implicit API inputs를 얻은 결과라고 하자.

2. Assert: implicitInputs는 null이 아니다.

3. options 및 implicitInputs와 함께 conversion을 측정한 결과를 반환한다.

AttributionConversionOptions options와 implicit API inputs implicitInputs가 주어졌을 때 conversion을 측정하려면:

1. document를 implicitInputs의 associated document라고 하자.

2. realm을 document의 관련 realm이라고 하자.

3. document가 "measure-conversion"라는 이름의 정책 제어 기능을 사용하도록 허용되어 있지 않으면, realm에서 "NotAllowedError" DOMException으로 rejected된 promise를 반환한다.

4. 어트리뷰션 API 활성화 확인 에 document가 주어지면, 던져진 모든 이유와 함께 거부된 promise를 반환한다.

5. validatedOptions를 options를 검증한 결과라고 하며, throw된 이유가 있으면 그것으로 rejected된 promise를 반환한다.

6. promise를 realm 안의 새 promise라고 하자.

7. 다음 단계를 병렬로 실행한다:

   1. report를 validatedOptions의 histogram size와 함께 all-zero histogram을 생성한 결과라고 하자.

   2. Attribution API가 활성화되어 있으면, report를 validatedOptions, implicitInputs의 top-level site, implicitInputs의 intermediary site, 그리고 implicitInputs의 timestamp와 함께 attribution을 수행하고 histogram을 채운 결과로 설정한다.

   3. aggregationService를 validatedOptions의 aggregation service라고 하자.

   4. aggregationService.protocol의 값에 대해 switch한다:

      dap-18-histogram

      다음 단계를 수행한다:

      1. encryptedReport를 validatedOptions, implicitInputs의 최상위 site, implicitInputs의 중개 site, implicitInputs의 timestamp 및 report가 주어졌을 때, DAP report 구성을 호출한 결과로 둔다.

   5. result를 다음 항목을 가진 AttributionConversionResult라고 하자:

      report

      encryptedReport

   6. promise를 result로 resolve하도록, Attribution task source에 task를 queue한다.

8. promise를 반환한다.

구현은 API 상태를 드러낼 수 있는 side channel을 완화하려고 반드시 시도해야 한다. 예를 들어, 이상적으로는 반환된 promise가 resolve되는 데 걸리는 시간이 저장되었거나 match된 impression의 수 또는 API가 활성화되어 있는지 여부에 의존하지 않아야 한다.

options인 AttributionConversionOptions를 검증하려면:

1. aggregationServices가 options.aggregationService의 key를 가진 entry를 포함하지 않으면, ReferenceError를 throw한다.

2. aggregationService를 options.aggregationService가 주어졌을 때, AttributionAggregationServices에서 값을 얻은 결과라고 하자.

3. options.epsilon이 0 이하이거나 maximum epsilon보다 크면, RangeError를 throw한다.

4. options.histogramSize가 0이거나 구현 정의 maximum histogram size보다 크거나, options.aggregationService에 대한 maximum aggregation-service histogram size가 있다면 그보다 크면, RangeError를 throw한다.

5. options.value가 0이면, RangeError를 throw한다.

6. options.value가 options.maxValue보다 크면, RangeError를 throw한다.

7. credit을, options.credit가 존재하면 그것으로, 그렇지 않으면 «1»로 하자.

8. credit이 비어 있으면, RangeError를 throw한다.

9. credit의 항목 중 하나라도 유한하지 않거나 0 이하인 경우, RangeError를 throw한다.

10. credit의 size가 구현 정의 maximum number of credit values를 초과하면, RangeError를 throw한다.

11. lookback을 options.lookbackDays가 존재하면 그 일 수로, 그렇지 않으면 maximum lookback 일로 하자.

12. lookback이 maximum lookback 일보다 크면 그 maximum으로 설정한다.

13. lookback이 0 일이면, RangeError를 throw한다.

14. options.matchValues의 size가 구현 정의 maximum number of match values보다 크면, RangeError를 throw한다.

15. matchValues를 options.matchValues와 함께 set를 생성한 결과라고 하자.

16. options.impressionSites의 size가 구현 정의 conversion에 대한 maximum number of impression sites보다 크면, RangeError를 throw한다.

17. impressionSites를 options.impressionSites 안의 각 값에 대해 site를 파싱한 결과인 set이라고 하자.

18. impressionSites 안의 어떤 결과라도 failure이면, "SyntaxError" DOMException을 throw한다.

19. options.impressionCallers의 size가 구현 정의 conversion에 대한 maximum number of impression callers보다 크면, RangeError를 throw한다.

20. impressionCallers를 options.impressionCallers 안의 각 값에 대해 site를 파싱한 결과인 set이라고 하자.

21. impressionCallers 안의 어떤 결과라도 failure이면, "SyntaxError" DOMException을 throw한다.

22. 다음 필드를 가진 validated conversion options를 반환한다:

    Aggregation Service

    aggregationService

    Epsilon

    options.epsilon

    Histogram Size

    options.histogramSize

    Lookback

    lookback

    Match Values

    matchValues

    Impression Sites

    impressionSites

    Impression Callers

    impressionCallers

    Credit

    credit

    Value

    options.value

    Max Value

    options.maxValue

attribution을 수행하고 histogram을 채우려면, 다음이 주어졌을 때 validated conversion options options, site topLevelSite, site 또는 undefined intermediarySite, 그리고 moment now:

1. currentEpoch를 now로 현재 에포크 얻기를 수행한 결과로 한다.

2. startEpoch를 now로 어트리뷰션 시작 에포크 얻기를 수행한 결과로 한다.

3. earliestEpoch를 (now − options의 룩백)을 전달하여 현재 에포크 얻기를 호출한 결과로 한다.

4. currentEpoch가 earliestEpoch와 같으면 isSingleEpoch를 true로, 그렇지 않으면 false로 한다.

5. l1Norm을 0으로 한다.

6. isSingleEpoch가 true이면:

   1. impressions를 options, topLevelSite, intermediarySite, currentEpoch, 및 now로 공통 매칭 로직을 호출한 결과로 한다.

   2. impressions가 비어 있으면, options의 히스토그램 크기로 전부 0인 히스토그램 생성을 호출한 결과를 반환한다.

   3. histogram을 impressions, options의 히스토그램 크기, options의 값, 및 options의 크레딧으로 last-n-touch 어트리뷰션으로 히스토그램 채우기를 수행한 결과로 한다.

   4. l1Norm을 histogram 안의 항목의 합으로 설정한다.

   5. Assert: l1Norm은 options의 값 이하이다.

7. deductedImpressionQuotas를 새 집합으로 한다.

8. deductedGlobalBudgets를 새 집합으로 한다.

9. matchedImpressions를 빈 집합으로 한다.

10. startEpoch에서 currentEpoch까지의 각 epoch에 대해, 양 끝 포함:

    1. impressions를 options, topLevelSite, intermediarySite, epoch, 및 now로 공통 매칭 로직을 호출한 결과로 한다.

       단일 에포크의 경우, 이는 matchedImpressions를 다시 계산하는 것이다. 구현은 이 작업을 두 번 수행하지 않으려 할 것이다.

    2. impressions가 비어 있지 않으면:

       1. key를 항목이 epoch와 topLevelSite인 프라이버시 예산 키로 한다.

       2. budgetAndSafetyOk를 key, impressions, options의 엡실론, options의 값, options의 최대 값, isSingleEpoch, l1Norm, deductedImpressionQuotas, 및 deductedGlobalBudgets로 프라이버시 및 안전 예산 차감을 호출한 결과로 한다.

       3. budgetAndSafetyOk가 true이면, matchedImpressions를 impressions로 확장한다.

11. matchedImpressions가 비어 있으면, options의 히스토그램 크기로 전부 0인 히스토그램 생성을 호출한 결과를 반환한다.

12. histogram을 matchedImpressions, options의 히스토그램 크기, options의 값, 및 options의 크레딧으로 last-n-touch 어트리뷰션으로 히스토그램 채우기를 수행한 결과로 한다.

13. histogram을 반환한다.

정수 size가 주어졌을 때 전부 0인 히스토그램을 생성하려면:

1. 크기 size의 목록을 반환하며, 그 항목은 모두 0이다.

공통 matching logic을 수행하려면, 다음이 주어졌을 때 validated conversion options options, site topLevelSite, site 또는 undefined intermediarySite, epoch index epoch, 그리고 moment now:

1. matching을 빈 집합으로 한다.

2. 각각에 대해, 노출 저장소 안의 impression에 대해:

   1. impressionEpoch를 impression의 타임스탬프를 전달하여 현재 에포크 얻기를 호출한 결과로 한다.

   2. impressionEpoch가 epoch와 같지 않으면, 계속한다.

   3. now가 impression의 타임스탬프에 impression의 수명을 더한 시각 이후이면, 계속한다.

   4. now가 impression의 타임스탬프에 options의 룩백을 더한 시각 이후이면, 계속한다.

   5. impression의 전환 사이트가 비어 있지 않고 topLevelSite를 포함하지 않으면, 계속한다.

   6. conversionCaller를 intermediarySite가 undefined가 아니면 그것으로, 그렇지 않으면 topLevelSite로 한다.

   7. impression의 전환 호출자가 비어 있지 않고 conversionCaller를 포함하지 않으면, 계속한다.

   8. options의 매치 값이 비어 있지 않고 impression의 매치 값을 포함하지 않으면, 계속한다.

   9. options의 노출 사이트가 비어 있지 않고 impression의 노출 사이트를 포함하지 않으면, 계속한다.

   10. impressionCaller를 impression의 중개자 사이트가 undefined가 아니면 그것으로, 그렇지 않으면 impression의 노출 사이트로 한다.

   11. options의 노출 호출자가 비어 있지 않고 impressionCaller를 포함하지 않으면, 계속한다.

   12. impression을 matching에 추가한다.

3. matching을 반환한다.

double의 목록 credit과 정수 value가 주어졌을 때 크레딧을 공정하게 할당하려면:

1. Assert: credit는 비어 있지 않다.

2. sumCredit을 credit의 항목의 합으로 한다.

3. roundedCredit를 새 목록으로 한다.

4. credit의 각 item에 대해 반복한다.

   1. normalizedCredit를 value * item / sumCredit로 한다.

   2. normalizedCredit를 roundedCredit에 추가한다.

5. idx1을 0으로 한다.

6. 첫 번째 항목을 제거한 roundedCredit의 인덱스 얻기의 각 n에 대해 반복한다.

   1. idx2를 n으로 한다.

   2. frac1을 roundedCredit[idx1] − floor(roundedCredit[idx1])로 한다.

   3. frac2를 roundedCredit[idx2] − floor(roundedCredit[idx2])로 한다.

   4. frac1과 frac2가 모두 0과 같으면, 계속한다.

   5. frac1 + frac2가 1보다 크면, incr1을 1 − frac1로 하고 incr2를 1 − frac2로 한다.

   6. 그렇지 않으면, incr1을 −frac1로 하고 incr2를 −frac2로 한다.

      incr1은 roundedCredit[idx1]이 정수가 되도록 증가시킬 양을 나타내며, incr2와 idx2에 대해서도 마찬가지다. 이 값들은 음수일 수 있음에 유의한다.

   7. p1을 incr2 / (incr1 + incr2)로 한다.

      p1 값은 idx1의 항목이 정수로 반올림될 확률을 나타낸다. 0으로 나누기는 incr1 + incr2가 0일 때 발생하며, 이는 frac1과 frac2가 모두 정수(둘 다 정확히 0 또는 1)인 경우에만 가능하다. 이 경우 idx2는 반올림될 필요가 없으므로 그냥 건너뛴다.

   8. r을 0 이상 1 이하의 무작위 double로 한다.

   9. r이 p1보다 작으면, incr를 incr1로 하고 idx1과 idx2의 값을 교환한다.

   10. 그렇지 않으면, incr를 incr2로 한다.

   11. roundedCredit[idx2]를 incr만큼 증가시킨다.

   12. roundedCredit[idx1]를 incr만큼 감소시킨다.

7. integerCredit를 roundedCredit의 항목 각각을 가장 가까운 정수로 반올림하고, 정확히 절반인 경우는 0에서 멀어지는 방향으로 반올림하여 정수로 변환한 결과로 한다.

8. integerCredit를 반환한다.

   이 최종 반올림 단계는 극히 작은 부동소수점 더하기 및 빼기 오류가 roundedCredit[idx1]의 소수 부분을 완전히 제거하지 못하는 경우에만 여기에 있다. 절반에서의 반올림 모드는 실제로 발생하지 않으며, 구현을 쉽게 하기 위해 C++ std::round 동작과 일치하도록 선택되었다.

   이 알고리즘은 1) 할당 전체에 정확히 value의 총 값을 할당하고, 2) integerCredit의 기대값이 정규화된 크레딧 (즉, 요소별 곱셈을 *로 나타낼 때 credit * value / sumCredit)과 정확히 같다는 속성을 유지하며, 3) 어떤 할당에서도 1보다 큰 오류가 발생하지 않도록 하는 것을 목표로 한다.

노출의 집합 matchedImpressions, 정수 histogramSize, 정수 value, 및 double의 목록 credit가 주어졌을 때, last-n-touch 어트리뷰션으로 히스토그램을 채우려면:

1. Assert: matchedImpressions는 비어 있지 않다.

2. sortedImpressions를 matchedImpressions로 하고, 우선순위와 그다음 타임스탬프에 따라 내림차순으로 정렬한다.

3. N을 credit의 크기와 sortedImpressions의 크기 중 최솟값으로 한다.

4. lastNImpressions를 sortedImpressions의 처음 N개 엔트리로 한다.

5. credit의 처음 N개 엔트리를 제외한 나머지를 모두 제거한다.

6. normalizedCredit를 credit과 value로 크레딧을 공정하게 할당한 결과로 한다.

7. histogram을 histogramSize로 전부 0인 히스토그램 생성을 호출한 결과로 한다.

8. lastNImpressions의 인덱스 각각의 i에 대해 반복한다.

   1. impression을 lastNImpressions[i]로 한다.

   2. value를 normalizedCredit[i]로 한다.

   3. index를 impression의 히스토그램 인덱스로 한다.

   4. index가 histogram의 크기보다 작으면, histogram[index]를 value만큼 증가시킨다.

9. histogram을 반환한다.

Save-Impression: histogram-index=3, match-value=2, conversion-sites=("advertiser.example"), lifetime-days=7

헤더 값 input이 주어졌을 때, Save-Impression 헤더를 파싱하려면 다음 단계를 실행한다.

1. dict를 input_bytes를 input으로, field_type을 "dictionary"로 설정하여 structured fields 파싱을 수행한 결과로 한다.

2. 파싱에 실패하면, 오류를 반환한다.

3. histogramIndex를 dict["histogram-index"] 에서 가져오되, 기본값은 undefined로 한다.

4. histogramIndex가 32비트 부호 없는 정수 범위의 정수가 아니면, 오류를 반환한다.

5. opts를 다음 항목을 가진 새 AttributionImpressionOptions로 한다.

   histogramIndex

   histogramIndex

6. dict["conversion-sites"] 가 존재하면:

   1. conversionSites를 그 값으로 한다.

   2. conversionSites가 inner list가 아니거나, conversionSites의 항목 중 하나라도 문자열이 아니면, 오류를 반환한다.

   3. opts.conversionSites를 conversionSites로 설정한다.

7. dict["conversion-callers"] 가 존재하면:

   1. conversionCallers를 그 값으로 한다.

   2. conversionCallers가 inner list가 아니거나, conversionCallers의 항목 중 하나라도 문자열이 아니면, 오류를 반환한다.

   3. opts.conversionCallers를 conversionCallers로 설정한다.

8. dict["match-value"] 가 존재하면:

   1. matchValue를 그 값으로 한다.

   2. matchValue가 32비트 부호 없는 정수 범위의 정수가 아니면, 오류를 반환한다.

   3. opts.matchValue를 matchValue로 설정한다.

9. dict["lifetime-days"] 가 존재하면:

   1. lifetimeDays를 그 값으로 한다.

   2. lifetimeDays가 양의 정수가 아니면, 오류를 반환한다.

   3. opts.lifetimeDays를 lifetimeDays로 설정한다.

10. dict["priority"] 가 존재하면:

    1. priority를 그 값으로 한다.

    2. priority가 32비트 부호 있는 정수 범위의 정수가 아니면, 오류를 반환한다.

    3. opts.priority를 priority로 설정한다.

11. opts를 반환한다.

Measure-Conversion: aggregation-service="https://aggregator.example/tee", histogram-size=20, epsilon=1.0, lookback-days=14, impression-sites=("publisher.example" "other.example"), impression-callers=("ad-tech.example"), match-values=(2), credit=(0.25 0.25 0.5), value=3, max-value=7, report-url="https://report-handler.example/foo"

헤더 값 input과 URL baseUrl이 주어졌을 때, Measure-Conversion 헤더를 파싱하려면 다음 단계를 실행한다.

1. dict를 input_bytes를 input으로, field_type을 "dictionary"로 설정하여 structured fields 파싱을 수행한 결과로 한다.

2. 파싱에 실패하면, 오류를 반환한다.

3. aggregationService를 dict["aggregation-service"] 에서 가져오되, 기본값은 undefined로 한다.

4. aggregationService가 문자열이 아니면, 오류를 반환한다.

5. histogramSize를 dict["histogram-size"] 에서 가져오되, 기본값은 undefined로 한다.

6. histogramSize가 32비트 부호 없는 정수 범위의 양의 정수가 아니면, 오류를 반환한다.

7. reportUrlString을 dict["report-url"] 에서 가져오되, 기본값은 undefined로 한다.

8. reportUrlString이 문자열이 아니면, 오류를 반환한다.

9. reportUrl를 baseUrl과 함께 reportUrlString에 URL parser를 적용한 결과로 한다.

10. reportUrl가 failure이면, 오류를 반환한다.

11. reportUrl가 잠재적으로 신뢰할 수 있는 URL이 아니면, 오류를 반환한다.

12. reportUrl의 스킴이 "https"가 아니면, 오류를 반환한다.

13. opts를 다음 항목을 가진 새 AttributionConversionOptions로 한다.

    aggregationService

    aggregationService

    histogramSize

    histogramSize

14. dict["epsilon"] 이 존재하면:

    1. epsilon을 그 값으로 한다.

    2. epsilon이 decimal 또는 정수가 아니면, 오류를 반환한다.

    3. opts.epsilon을 epsilon으로 설정한다.

15. dict["lookback-days"] 가 존재하면:

    1. lookbackDays를 그 값으로 한다.

    2. lookbackDays가 양의 정수가 아니면, 오류를 반환한다.

    3. opts.lookbackDays를 lookbackDays로 설정한다.

16. dict["match-values"] 가 존재하면:

    1. matchValues를 그 값으로 한다.

    2. matchValues가 inner list가 아니거나, matchValues의 항목 중 하나라도 32비트 부호 없는 정수 범위의 정수가 아니면, 오류를 반환한다.

    3. opts.matchValues를 matchValues로 설정한다.

17. dict["impression-sites"] 가 존재하면:

    1. impressionSites를 그 값으로 한다.

    2. impressionSites가 inner list가 아니거나, impressionSites의 항목 중 하나라도 문자열이 아니면, 오류를 반환한다.

    3. opts.impressionSites를 impressionSites로 설정한다.

18. dict["impression-callers"] 가 존재하면:

    1. impressionCallers를 그 값으로 한다.

    2. impressionCallers가 inner list가 아니거나, impressionCallers의 항목 중 하나라도 문자열이 아니면, 오류를 반환한다.

    3. opts.impressionCallers를 impressionCallers로 설정한다.

19. dict["credit"] 이 존재하면:

    1. credit을 그 값으로 한다.

    2. credit이 inner list가 아니거나, credit의 항목 중 하나라도 decimal 또는 정수가 아니면, 오류를 반환한다.

    3. opts.credit을 credit으로 설정한다.

20. dict["value"] 가 존재하면:

    1. value를 그 값으로 한다.

    2. value가 32비트 부호 없는 정수 범위의 양의 정수가 아니면, 오류를 반환한다.

    3. opts.value를 value로 설정한다.

21. dict["max-value"] 가 존재하면:

    1. maxValue를 그 값으로 한다.

    2. maxValue가 32비트 부호 없는 정수 범위의 양의 정수가 아니면, 오류를 반환한다.

    3. opts.maxValue를 maxValue로 설정한다.

22. (opts, reportUrl)를 반환한다.

byte sequence report, URL url, 그리고 environment settings object settings가 주어졌을 때, report를 전송하려면:

1. Assert: url은 potentially trustworthy URL이다.

2. Assert: url의 scheme은 "https"이다.

3. headers를 값이 "application/dap-report"인 "Content-Type"이라는 이름의 header를 포함하는 새 header list로 둔다.

   참고: AttributionAggregationProtocol이 언젠가 dap-18-histogram 이외의 값을 갖게 되면 이를 갱신해야 한다.

4. request를 다음 속성을 갖는 새 request로 둔다:

   method

   "POST"

   URL

   url

   header list

   headers

   body

   report

   client

   settings

   mode

   "cors"

   cache mode

   "no-store"

   keepalive

   true

   credentials mode

   "omit"

   referrer

   url

5. request를 fetch하고, 오류가 발생한 경우 선택적으로 재시도한다.

request request와 response response가 주어졌을 때, Attribution 헤더를 처리하려면 다음 단계를 실행한다.

1. request의 destination이 다음 중 하나가 아니면, 반환한다: "", "audio", "image", "script", "track", "video".

2. request의 client가 secure context가 아니면, 반환한다.

3. response의 URL이 잠재적으로 신뢰할 수 있는 URL이 아니면, 반환한다.

4. response의 URL의 스킴이 "https"가 아니면, 반환한다.

5. implicitInputs를 request의 client에서 response의 URL의 origin과 함께 암시적 API 입력 얻기를 수행한 결과로 한다.

6. implicitInputs가 null이면, 반환한다.

7. saveImpressionHeader를 response의 header list에서 `Save-Impression`을 가져온 결과로 한다.

8. saveImpressionHeader가 null이 아니면:

   1. impressionOptions를 saveImpressionHeader를 파싱한 결과로 한다.

   2. impressionOptions가 오류가 아니면, implicitInputs와 함께 impressionOptions를 저장한다.

9. measureConversionHeader를 response의 header list에서 `Measure-Conversion`을 가져온 결과로 한다.

10. measureConversionHeader가 null이 아니면:

    1. parseConversionResult를 measureConversionHeader를 파싱한 결과로 한다.

    2. parseConversionResult가 오류가 아니면:

       1. (conversionOptions, reportUrl)를 parseConversionResult로 한다.

       2. reportPromise를 conversionOptions와 implicitInputs로 전환 측정을 실행한 결과로 한다.

       3. 병렬로:

          1. reportPromise가 이행되면, result를 이행된 값으로 한다.

          2. result.report, reportUrl, 및 request의 client로 보고서 보내기를 수행한다.

다음 단계 뒤에

includeCredentials가 true이면, 사용자 에이전트는 request와 response가 주어진 상태에서 응답 Set-Cookie 헤더를 파싱하고 저장하는 것이 좋다.

다음 단계를 추가한다

1. request와 response로 Attribution 헤더 처리를 수행한다.

DAP 보고서를 구성하려면, 바이트 시퀀스 report를 생성하며, 검증된 전환 옵션 options, 사이트 topLevelSite, 사이트 또는 undefined intermediarySite, 시점 now, 그리고 목록인 정수들 histogram이 주어졌을 때:

1. length를 histogram의 크기로 둔다.

2. maxValue를 options.최대값으로 둔다.

3. chunkLength를 (Math.ceil(log2(maxValue + 1)) + 1) * length의 제곱근을 가장 가까운 정수로 반올림한 값으로 둔다.

4. vdaf를 새로운 PrioL1BoundSum VDAF [PRIO-L1] 인스턴스로 두며, length, maxValue, chunkLength를 전달한다.

5. microEpsilon을 options.epsilon에 1,000,000을 곱한 뒤 양의 무한대 방향으로 반올림한 값으로 둔다.

6. caller를 intermediarySite가 undefined가 아니면 intermediarySite로, 그렇지 않으면 topLevelSite로 둔다.

7. taskConfig를 바이트 시퀀스로 두며, 이는 섹션 4.2 of [DAP]에 정의된 대로 TaskConfiguration 인스턴스를 다음 값으로 인코딩하여 생성된다:

   1. 빈 task_info.

   2. leader_aggregator_endpoint는 DAP Leader의 직렬화된 URL로 설정되며, 이는 options.Aggregation Service에 있는 선택된 집계 서비스의 구현 정의 정의에서 가져온다. 인코딩된 값은 구성된 URL과 false(프래그먼트 제외를 의미)를 사용하여 URL 직렬화기를 호출해 생성된다.

   3. helper_aggregator_endpoint는 DAP Helper의 직렬화된 URL로 설정되며, 이는 options.Aggregation Service에 있는 선택된 집계 서비스의 구현 정의 정의에서 가져오며, leader_aggregator_endpoint 값과 같은 과정으로 생성된다.

   4. time_precision 값 5.

   5. min_batch_size 값 20.

   6. batch_mode 값 TBD(Distributed Aggregation Protocol (DAP) Extensions for the Attribution API § batch-mode 참고).

   7. 빈 batch_config.

   8. vdaf_type 값 7(A Prio Instantiation for Vector Sums with an L1 Norm Bound on Contributions § dap 참고).

   9. vdaf_configuration은 PrioL1BoundSum A Prio Instantiation for Vector Sums with an L1 Norm Bound on Contributions § dap에 따라 length, maxValue, chunkLength로 인코딩된다.

   10. 작업 확장 집합 extensions, 즉 맵인 16비트 부호 없는 정수에서 바이트 시퀀스로의 매핑:

       • 수집자 식별자에 대한 확장 코드포인트는, caller의 호스트 구성요소의 직렬화된 값에 매핑된다.

       • 프라이버시 예산 출처에 대한 확장 코드포인트는, topLevelSite의 호스트 구성요소의 직렬화된 값에 매핑된다.

8. taskID를 바이트 시퀀스로 두며, 이는 taskConfig를 전달하여 Task Binding and In-Band Provisioning for DAP § task-id에 설명된 과정으로 생성된다.

9. ctx를 바이트 시퀀스로 두며, 인코딩된 문자열 dap-18과 taskID를 연결하여 형성되고, 섹션 4.4.2.1 of [DAP]에 정의되어 있다.

10. reportID를 암호학적으로 안전한 무작위 소스 [RFC4086]에서 샘플링한 16바이트로 둔다.

11. rand를 암호학적으로 안전한 무작위 소스 [RFC4086]에서 샘플링한 128바이트로 둔다.

12. publicShare, inputShares를 vdaf.shard()를 호출한 결과로 두며, 이는 섹션 4.1 of [VDAF]에 정의된 대로, ctx, histogram, reportID(VDAF "nonce" 매개변수로), 그리고 rand를 사용한다.

13. time을 Unix epoch부터 now까지의 duration from을 5초의 duration으로 나누고, 음의 무한대 방향으로 반올림하여 얻은 정수로 둔다.

14. extensions를 맵인 16비트 부호 없는 정수에서 바이트 시퀀스로의 매핑으로 두며, 다음으로 구성된다:

    • 프라이버시 예산에 대한 확장 코드포인트는 microEpsilon 값에 매핑되며, UINT32, 값 microEpsilon, 그리고 false(isLittleEndian을 의미)를 사용해 NumericToRawBytes를 호출하여 인코딩된다.

15. reportMetadata를 reportID, time, extensions에서 생성된 인코딩된 DAP ReportMetadata로 둔다.

16. encryptedInputShares를 빈 목록으로 둔다.

17. inputShares의 각 share에 대해 반복하여, 섹션 4.4.2.1에 설명된 공유 암호화 방법을 따른다:

    1. pkR를 options.Aggregation Service가 나타내는 집계 서비스에 대해 얻은 집계 서비스 HPKE 구성에서 해당 역할의 공개 키로 둔다.

       "dap-18-histogram"에 대한 URL은 DAP Leader 역할을 식별할 것으로 예상된다. 구현은 두 Aggregator 모두에 대한 HPKE 구성을 정적으로 얻어야 한다; § 9.4 구성되지 않은 브라우저를 보라. HPKE 구성은 요청 시 가져와서는 안 된다. 그렇게 하는 데 걸리는 시간이 measureConversion() 호출자에게 정보를 누설하기 때문이다.

    2. serverRole을 첫 번째 항목(Leader)에 대해서는 값 2, 두 번째 항목(Helper)에 대해서는 값 3을 갖는 바이트로 둔다.

    3. info를 다음을 연결하여 형성된 바이트 시퀀스로 둔다: 문자열 dap-18 input share의 인코딩된 값, 값 0x01을 갖는 바이트, 그리고 serverRole.

    4. inputShareAAD를 taskID, reportMetadata, publicShare, 그리고 taskConfig로부터 구성하며, InputShareAad 구조를 따른다.

    5. plaintextShare를 빈 집합(private_extensions용)과 share(payload용)로부터 구성하며, PlaintextInputShare 구조를 따른다.

    6. hpke를 동일한 HPKE 구성에 기반한 HPKE [RFC9180] 인스턴스로 둔다.

    7. encryptedShare를 pkR, info, inputShareAAD, 그리고 plaintextShare를 전달하여 hpke.Seal<mode_base>()를 호출한 결과로 둔다.

    8. encryptedShare를 encryptedInputShares에 추가한다.

18. report를 reportMetadata, publicShare, encryptedInputShares (두 값은 각각 leader 및 helper 암호화된 입력 공유), 그리고 DAP 집계자로부터 얻은 집계 서비스 HPKE 구성으로부터 생성된 인코딩된 DAP Report로 둔다.

19. report를 반환한다.

이 알고리즘은 DAP 관련 명세의 일부 세부 사항을 복제한다. 이 문서와 해당 명세들 사이에 불일치가 있다면, 그것은 이 문서의 의도하지 않은 오류이다. DAP와 상호작용할 때는 항상 참조된 명세를 따른다.