الخصوصية التفاضلية: الضوضاء البيضاء للأمن السيبراني

• كاتب:
• اسم المؤلف

  البصيرة الكمومية
• 17 كانون الأول، 2021

ملخص البصيرة

تعمل الخصوصية التفاضلية ، وهي طريقة تقدم مستوى من عدم اليقين لحماية بيانات المستخدم ، على تغيير طريقة معالجة البيانات عبر مختلف القطاعات. يسمح هذا النهج باستخراج المعلومات الأساسية دون المساومة على التفاصيل الشخصية ، مما يؤدي إلى تحول محتمل في ملكية البيانات حيث يتمتع الأفراد بقدر أكبر من التحكم في معلوماتهم. يمكن أن يكون لاعتماد الخصوصية التفاضلية آثار واسعة النطاق ، من إعادة تشكيل التشريعات وتعزيز التمثيل العادل في القرارات التي تعتمد على البيانات ، إلى تحفيز الابتكار في علم البيانات وخلق فرص جديدة في الأمن السيبراني.

سياق الخصوصية التفاضلي

تعمل البنى التحتية الحالية على البيانات الضخمة ، وهي مجموعات كبيرة من البيانات تستخدمها الحكومات والباحثون الأكاديميون ومحللو البيانات لاكتشاف الأنماط التي ستساعدهم في اتخاذ القرارات الاستراتيجية. ومع ذلك ، نادرًا ما تأخذ الأنظمة في الاعتبار المخاطر المحتملة على خصوصية المستخدمين وحمايتهم. على سبيل المثال ، تشتهر شركات التكنولوجيا الكبرى مثل Facebook و Google و Apple و Amazon بانتهاكات البيانات التي يمكن أن يكون لها عواقب وخيمة على بيانات المستخدم في إعدادات متعددة ، مثل المستشفيات والبنوك والمؤسسات الحكومية. 

لهذه الأسباب ، يركز علماء الكمبيوتر على تطوير نظام جديد لتخزين البيانات لا ينتهك خصوصية المستخدم. الخصوصية التفاضلية هي طريقة جديدة لحماية بيانات المستخدم المخزنة على الإنترنت. إنه يعمل عن طريق إدخال مستويات معينة من الإلهاء أو الضوضاء البيضاء في عملية جمع البيانات ، مما يمنع التتبع الدقيق لبيانات المستخدم. يوفر هذا النهج للشركات جميع البيانات الأساسية دون الكشف عن المعلومات الشخصية.

كانت الرياضيات الخاصة بالخصوصية التفاضلية موجودة منذ 2010 ، وقد تبنت Apple و Google هذه الطريقة بالفعل في السنوات الأخيرة. يقوم العلماء بتدريب الخوارزميات لإضافة نسبة مئوية معروفة من الاحتمالية غير الصحيحة لمجموعة البيانات بحيث لا يمكن لأي شخص تتبع المعلومات إلى المستخدم. بعد ذلك ، يمكن للخوارزمية بسهولة طرح احتمال الحصول على البيانات الفعلية مع الحفاظ على سرية هوية المستخدم. يمكن للمصنعين إما تثبيت الخصوصية التفاضلية المحلية في جهاز المستخدم أو إضافتها كخصوصية تفاضلية مركزية بعد جمع البيانات. ومع ذلك ، لا تزال الخصوصية التفاضلية المركزية معرضة لخطر الانتهاكات في المصدر. 

التأثير التخريبي

مع إدراك المزيد من الأشخاص للخصوصية التفاضلية ، قد يطالبون بمزيد من التحكم في بياناتهم ، مما يؤدي إلى تحول في كيفية تعامل شركات التكنولوجيا مع معلومات المستخدم. على سبيل المثال ، قد يكون لدى الأفراد خيار تعديل مستوى الخصوصية الذي يريدونه لبياناتهم ، مما يسمح لهم بالموازنة بين الخدمات الشخصية والخصوصية. قد يؤدي هذا الاتجاه إلى عصر جديد من ملكية البيانات ، حيث يكون للأفراد رأي في كيفية استخدام بياناتهم ، مما يعزز الشعور بالثقة والأمان في العالم الرقمي.

مع زيادة وعي المستهلكين بالخصوصية ، يمكن للشركات التي تعطي الأولوية لحماية البيانات جذب المزيد من العملاء. ومع ذلك ، هذا يعني أيضًا أن الشركات ستحتاج إلى الاستثمار في تطوير أنظمة خصوصية تفاضلية ، والتي يمكن أن تكون مهمة كبيرة. علاوة على ذلك ، قد تحتاج الشركات إلى التنقل في المشهد المعقد لقوانين الخصوصية الدولية ، مما قد يؤدي إلى تطوير نماذج خصوصية مرنة قابلة للتكيف مع مختلف الولايات القضائية.

على الجانب الحكومي ، يمكن للخصوصية التفاضلية أن تحدث ثورة في كيفية التعامل مع البيانات العامة. على سبيل المثال ، يمكن أن يضمن استخدام الخصوصية التفاضلية في جمع بيانات التعداد خصوصية المواطنين مع توفير بيانات إحصائية دقيقة لصنع السياسات. ومع ذلك ، قد تحتاج الحكومات إلى وضع لوائح ومعايير واضحة للخصوصية التفاضلية لضمان تنفيذها بشكل صحيح. يمكن أن يؤدي هذا التطور إلى نهج أكثر تركيزًا على الخصوصية لإدارة البيانات العامة ، وتعزيز الشفافية والثقة بين المواطنين وحكوماتهم. 

الآثار المترتبة على الخصوصية التفاضلية

قد تشمل الآثار الأوسع للخصوصية التفاضلية ما يلي: 

• عدم وجود بيانات مستخدم محددة يثني الشركات عن تتبعها ويؤدي إلى تقليل استخدام الإعلانات المستهدفة على وسائل التواصل الاجتماعي ومحركات البحث.
• خلق سوق عمل أوسع لدعاة وخبراء الأمن السيبراني. 
• نقص البيانات المتاحة لوكالات إنفاذ القانون لتتبع المجرمين مما يؤدي إلى إبطاء الاعتقالات. 
• تشريعات جديدة تؤدي إلى قوانين أكثر صرامة لحماية البيانات وربما إعادة تشكيل العلاقة بين الحكومات والشركات والمواطنين.
• التمثيل العادل لجميع المجموعات في صنع القرار المستند إلى البيانات ، مما يؤدي إلى سياسات وخدمات أكثر إنصافًا.
• يؤدي الابتكار في علم البيانات والتعلم الآلي إلى تطوير خوارزميات وتقنيات جديدة يمكنها التعلم من البيانات دون المساس بالخصوصية.

أسئلة للنظر فيها

• هل تعتقد أن الشركات التقنية الكبرى يمكنها دمج الخصوصية التفاضلية بشكل كامل في نماذج أعمالها؟ 
• هل تعتقد أن المتسللين سيتمكنون في النهاية من تجاوز حواجز الخصوصية التفاضلية الجديدة للوصول إلى البيانات المستهدفة؟