ডিফারেনশিয়াল প্রাইভেসি: সাইবার সিকিউরিটির সাদা গোলমাল

• লেখক:
• লেখকের নাম

  কোয়ান্টামরুন দূরদর্শিতা
• ডিসেম্বর 17, 2021

অন্তর্দৃষ্টি সারসংক্ষেপ

ডিফারেনশিয়াল প্রাইভেসি, এমন একটি পদ্ধতি যা ব্যবহারকারীর ডেটা সুরক্ষিত রাখতে অনিশ্চয়তার একটি স্তর প্রবর্তন করে, এটি বিভিন্ন সেক্টরে ডেটা পরিচালনা করার পদ্ধতিকে রূপান্তরিত করছে। এই পদ্ধতিটি ব্যক্তিগত বিবরণের সাথে আপোস না করে প্রয়োজনীয় তথ্য নিষ্কাশনের অনুমতি দেয়, যার ফলে ডেটা মালিকানায় একটি সম্ভাব্য পরিবর্তন হয় যেখানে ব্যক্তিদের তাদের তথ্যের উপর আরও নিয়ন্ত্রণ থাকে। ডিফারেনশিয়াল প্রাইভেসি গ্রহণের বিস্তৃত প্রভাব থাকতে পারে, আইন পুনর্নির্মাণ এবং ডেটা-চালিত সিদ্ধান্তগুলিতে ন্যায্য প্রতিনিধিত্ব প্রচার করা থেকে শুরু করে ডেটা বিজ্ঞানে উদ্ভাবনকে উদ্দীপিত করা এবং সাইবার নিরাপত্তায় নতুন সুযোগ তৈরি করা।

ডিফারেনশিয়াল প্রাইভেসি প্রসঙ্গ

বর্তমান অবকাঠামোগুলি বড় ডেটার উপর চালিত হয়, যা সরকার, একাডেমিক গবেষক এবং ডেটা বিশ্লেষকদের দ্বারা নিদর্শনগুলি আবিষ্কার করতে ব্যবহৃত ডেটার একটি বড় সেট যা তাদের কৌশলগত সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়তা করবে। যাইহোক, সিস্টেমগুলি খুব কমই ব্যবহারকারীদের গোপনীয়তা এবং সুরক্ষার জন্য সম্ভাব্য বিপদ বিবেচনা করে। উদাহরণস্বরূপ, Facebook, Google, Apple, এবং Amazon-এর মতো বড় প্রযুক্তি কোম্পানিগুলি ডেটা লঙ্ঘনের জন্য পরিচিত যেগুলি হাসপাতাল, ব্যাঙ্ক এবং সরকারি সংস্থাগুলির মতো একাধিক সেটিংসে ব্যবহারকারীর ডেটাতে ক্ষতিকারক পরিণতি ঘটাতে পারে৷ 

এই কারণে, কম্পিউটার বিজ্ঞানীরা ডেটা সংরক্ষণের জন্য একটি নতুন সিস্টেম বিকাশের দিকে মনোনিবেশ করছেন যা ব্যবহারকারীর গোপনীয়তা লঙ্ঘন করে না। ডিফারেনশিয়াল প্রাইভেসি হল ইন্টারনেটে সংরক্ষিত ব্যবহারকারীর ডেটা সুরক্ষিত করার একটি নতুন পদ্ধতি। এটি ডেটা সংগ্রহের প্রক্রিয়ায় নির্দিষ্ট মাত্রার বিক্ষিপ্ততা বা সাদা গোলমাল প্রবর্তন করে কাজ করে, ব্যবহারকারীর ডেটার সঠিক ট্র্যাকিং প্রতিরোধ করে। এই পদ্ধতিটি ব্যক্তিগত তথ্য প্রকাশ না করেই কর্পোরেশনগুলিকে সমস্ত প্রয়োজনীয় ডেটা সরবরাহ করে।

ডিফারেনশিয়াল প্রাইভেসির জন্য গণিত প্রায় 2010 সাল থেকে, এবং অ্যাপল এবং গুগল সাম্প্রতিক বছরগুলিতে ইতিমধ্যে এই পদ্ধতি গ্রহণ করেছে। বিজ্ঞানীরা অ্যালগরিদমগুলিকে ডেটা সেটে ভুল সম্ভাবনার একটি পরিচিত শতাংশ যোগ করার জন্য প্রশিক্ষণ দেয় যাতে কেউ ব্যবহারকারীর কাছে তথ্য ট্রেস করতে না পারে। তারপর, একটি অ্যালগরিদম সহজেই ব্যবহারকারীর পরিচয় গোপন রেখে প্রকৃত তথ্য পাওয়ার সম্ভাবনা বিয়োগ করতে পারে। নির্মাতারা ব্যবহারকারীর ডিভাইসে স্থানীয় ডিফারেনশিয়াল গোপনীয়তা ইনস্টল করতে পারেন বা ডেটা সংগ্রহ করার পরে এটিকে কেন্দ্রীভূত ডিফারেনশিয়াল গোপনীয়তা হিসাবে যুক্ত করতে পারেন। যাইহোক, কেন্দ্রীভূত ডিফারেনশিয়াল গোপনীয়তা এখনও উৎসে লঙ্ঘনের ঝুঁকিতে রয়েছে। 

বিঘ্নিত প্রভাব

যত বেশি মানুষ ডিফারেনশিয়াল গোপনীয়তা সম্পর্কে সচেতন হয়, তারা তাদের ডেটার উপর আরও নিয়ন্ত্রণের দাবি করতে পারে, যার ফলে প্রযুক্তি সংস্থাগুলি কীভাবে ব্যবহারকারীর তথ্য পরিচালনা করে তার পরিবর্তন ঘটায়। উদাহরণস্বরূপ, ব্যক্তিদের কাছে তাদের ডেটার জন্য গোপনীয়তার স্তর সামঞ্জস্য করার বিকল্প থাকতে পারে, যা তাদের ব্যক্তিগতকৃত পরিষেবা এবং গোপনীয়তার মধ্যে ভারসাম্য বজায় রাখার অনুমতি দেয়। এই প্রবণতাটি ডেটা মালিকানার একটি নতুন যুগের দিকে নিয়ে যেতে পারে, যেখানে ব্যক্তিরা তাদের ডেটা কীভাবে ব্যবহার করা হয় সে সম্পর্কে একটি বক্তব্য রাখতে পারে, ডিজিটাল বিশ্বে বিশ্বাস এবং নিরাপত্তার বোধ তৈরি করে।

যেহেতু ভোক্তারা আরও গোপনীয়তা-সচেতন হয়ে ওঠে, যে ব্যবসাগুলি ডেটা সুরক্ষাকে অগ্রাধিকার দেয় সেগুলি আরও গ্রাহকদের আকর্ষণ করতে পারে৷ যাইহোক, এর অর্থ এই যে কোম্পানিগুলিকে ডিফারেনশিয়াল প্রাইভেসি সিস্টেম বিকাশে বিনিয়োগ করতে হবে, যা একটি উল্লেখযোগ্য উদ্যোগ হতে পারে। তদুপরি, সংস্থাগুলিকে আন্তর্জাতিক গোপনীয়তা আইনের জটিল ল্যান্ডস্কেপ নেভিগেট করতে হতে পারে, যা বিভিন্ন বিচারব্যবস্থার সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়া নমনীয় গোপনীয়তা মডেলগুলির বিকাশের দিকে নিয়ে যেতে পারে।

সরকারী দিক থেকে, ডিফারেনশিয়াল গোপনীয়তা কীভাবে পাবলিক ডেটা পরিচালনা করা হয় তা বিপ্লব করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, আদমশুমারির তথ্য সংগ্রহে ডিফারেনশিয়াল গোপনীয়তার ব্যবহার নাগরিকদের গোপনীয়তা নিশ্চিত করতে পারে যখন এখনও নীতি-নির্ধারণের জন্য সঠিক পরিসংখ্যানগত তথ্য সরবরাহ করে। যাইহোক, সরকারগুলিকে এর যথাযথ বাস্তবায়ন নিশ্চিত করতে ডিফারেনশিয়াল গোপনীয়তার জন্য স্পষ্ট প্রবিধান এবং মান স্থাপন করতে হতে পারে। এই উন্নয়নটি পাবলিক ডাটা ম্যানেজমেন্টে আরও গোপনীয়তা-কেন্দ্রিক পদ্ধতির দিকে নিয়ে যেতে পারে, নাগরিক এবং তাদের নিজ নিজ সরকারের মধ্যে স্বচ্ছতা এবং বিশ্বাসের প্রচার করতে পারে। 

ডিফারেনশিয়াল গোপনীয়তার প্রভাব

ডিফারেনশিয়াল গোপনীয়তার বিস্তৃত প্রভাব অন্তর্ভুক্ত হতে পারে: 

• নির্দিষ্ট ব্যবহারকারীর ডেটার অভাব কোম্পানিগুলিকে এটি ট্র্যাক করতে নিরুৎসাহিত করে এবং সোশ্যাল মিডিয়া এবং সার্চ ইঞ্জিনগুলিতে লক্ষ্যযুক্ত বিজ্ঞাপনগুলির ব্যবহার হ্রাসের দিকে পরিচালিত করে৷
• সাইবার সিকিউরিটি অ্যাডভোকেট এবং বিশেষজ্ঞদের জন্য একটি বিস্তৃত চাকরির বাজার তৈরি করা। 
• অপরাধীদের ট্র্যাক করার জন্য আইন প্রয়োগকারী সংস্থাগুলির কাছে উপলব্ধ ডেটার অভাব যা ধীরগতির গ্রেপ্তারের দিকে পরিচালিত করে৷ 
• নতুন আইন আরও কঠোর ডেটা সুরক্ষা আইনের দিকে পরিচালিত করে এবং সরকার, কর্পোরেশন এবং নাগরিকদের মধ্যে সম্পর্ককে সম্ভাব্যভাবে পুনর্নির্মাণ করে।
• ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত গ্রহণে সমস্ত গোষ্ঠীর ন্যায্য প্রতিনিধিত্ব, যা আরও ন্যায়সঙ্গত নীতি এবং পরিষেবার দিকে পরিচালিত করে।
• ডেটা সায়েন্স এবং মেশিন লার্নিংয়ে উদ্ভাবন নতুন অ্যালগরিদম এবং কৌশলগুলির বিকাশের দিকে পরিচালিত করে যা গোপনীয়তার সাথে আপস না করে ডেটা থেকে শিখতে পারে।

বিবেচনা করার প্রশ্ন

• আপনি কি মনে করেন যে বড় প্রযুক্তি কর্পোরেশনগুলি তাদের ব্যবসায়িক মডেলগুলিতে সম্পূর্ণরূপে ডিফারেনশিয়াল গোপনীয়তা অন্তর্ভুক্ত করতে পারে? 
• আপনি কি বিশ্বাস করেন যে হ্যাকাররা শেষ পর্যন্ত লক্ষ্য ডেটা অ্যাক্সেস করতে অভিনব ডিফারেনশিয়াল গোপনীয়তা বাধা অতিক্রম করতে সক্ষম হবে?