Privacitat diferencial: el soroll blanc de la ciberseguretat

• autor:
• nom de l'autor

  Previsió de Quantumrun
• Desembre 17, 2021

Resum d'informació

La privadesa diferencial, un mètode que introdueix un nivell d'incertesa per protegir les dades dels usuaris, està transformant la manera com es gestionen les dades en diversos sectors. Aquest enfocament permet l'extracció d'informació essencial sense comprometre les dades personals, donant lloc a un canvi potencial en la propietat de les dades on les persones tenen més control sobre la seva informació. L'adopció de la privadesa diferencial podria tenir implicacions àmplies, des de remodelar la legislació i promoure una representació justa en les decisions basades en dades, fins a estimular la innovació en la ciència de dades i crear noves oportunitats en ciberseguretat.

Context de privadesa diferencial

Les infraestructures actuals funcionen amb grans dades, que són grans conjunts de dades que fan servir els governs, els investigadors acadèmics i els analistes de dades per descobrir patrons que els ajudaran en la presa de decisions estratègiques. Tanmateix, els sistemes poques vegades tenen en compte els perills potencials per a la privadesa i la protecció dels usuaris. Per exemple, les principals empreses tecnològiques com Facebook, Google, Apple i Amazon són conegudes per violacions de dades que poden tenir conseqüències perjudicials sobre les dades dels usuaris en diversos entorns, com ara hospitals, bancs i organitzacions governamentals. 

Per aquests motius, els informàtics s'estan centrant a desenvolupar un nou sistema per emmagatzemar dades que no vulneri la privadesa dels usuaris. La privadesa diferencial és un nou mètode per protegir les dades dels usuaris emmagatzemades a Internet. Funciona introduint certs nivells de distracció o soroll blanc en el procés de recollida de dades, impedint un seguiment precís de les dades d'un usuari. Aquest enfocament proporciona a les empreses totes les dades essencials sense revelar informació personal.

Les matemàtiques per a la privadesa diferencial existeixen des dels anys 2010, i Apple i Google ja han adoptat aquest mètode en els últims anys. Els científics entrenen algorismes per afegir un percentatge conegut de probabilitat incorrecta al conjunt de dades de manera que ningú pugui rastrejar la informació a un usuari. Aleshores, un algorisme pot restar fàcilment la probabilitat d'obtenir les dades reals mantenint l'anonimat de l'usuari. Els fabricants poden instal·lar la privadesa diferencial local al dispositiu d'un usuari o afegir-la com a privadesa diferencial centralitzada després de recollir dades. No obstant això, la privadesa diferencial centralitzada encara corre el risc d'incompliments a l'origen. 

Impacte disruptiu

A mesura que més persones prenen consciència de la privadesa diferencial, poden exigir més control sobre les seves dades, la qual cosa comporta un canvi en la manera com les empreses tecnològiques gestionen la informació dels usuaris. Per exemple, les persones poden tenir l'opció d'ajustar el nivell de privadesa que volen per a les seves dades, cosa que els permet equilibrar els serveis personalitzats i la privadesa. Aquesta tendència podria conduir a una nova era de la propietat de les dades, on els individus tinguin veu sobre com s'utilitzen les seves dades, fomentant un sentiment de confiança i seguretat al món digital.

A mesura que els consumidors es tornen més conscients de la privadesa, les empreses que prioritzin la protecció de dades podrien atraure més clients. Tanmateix, això també significa que les empreses hauran d'invertir en el desenvolupament de sistemes de privadesa diferencials, cosa que podria ser una tasca important. A més, les empreses poden necessitar navegar pel complex panorama de les lleis internacionals de privadesa, la qual cosa podria conduir al desenvolupament de models de privadesa flexibles adaptables a diverses jurisdiccions.

Per part del govern, la privadesa diferencial podria revolucionar la manera com es gestionen les dades públiques. Per exemple, l'ús de la privadesa diferencial en la recollida de dades del cens podria garantir la privadesa dels ciutadans alhora que proporciona dades estadístiques precises per a l'elaboració de polítiques. Tanmateix, és possible que els governs hagin d'establir regulacions i estàndards clars per a la privadesa diferencial per garantir la seva correcta implementació. Aquest desenvolupament podria conduir a un enfocament més centrat en la privadesa de la gestió de dades públiques, promovent la transparència i la confiança entre els ciutadans i els seus respectius governs. 

Implicacions de la privadesa diferencial

Les implicacions més àmplies de la privadesa diferencial poden incloure: 

• La manca de dades específiques d'usuari que descoratja les empreses de fer-ne un seguiment i que condueixi a una reducció de l'ús d'anuncis dirigits a les xarxes socials i als motors de cerca.
• Crear un mercat de treball més ampli per als defensors i experts de la ciberseguretat. 
• La manca de dades disponibles per a les agències d'aplicació de la llei per fer un seguiment dels delinqüents que condueix a detencions més lentes. 
• Nova legislació que condueix a lleis de protecció de dades més estrictes i potencialment remodelar la relació entre governs, corporacions i ciutadans.
• Representació justa de tots els grups en la presa de decisions basada en dades, que condueixi a polítiques i serveis més equitatius.
• Innovació en ciència de dades i aprenentatge automàtic que condueix al desenvolupament de nous algorismes i tècniques que poden aprendre de les dades sense comprometre la privadesa.

Preguntes a tenir en compte

• Creus que les grans corporacions tecnològiques poden incorporar completament la privadesa diferencial als seus models de negoci? 
• Creus que els pirates informàtics eventualment podran superar noves barreres diferencials de privadesa per accedir a les dades objectiu?