Privacidad diferencial: El ruido blanco de la ciberseguridad

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  Previsión Quantumrun
• 17 de diciembre de 2021

Resumen de información

La privacidad diferencial, un método que introduce un nivel de incertidumbre para proteger los datos de los usuarios, está transformando la forma en que se manejan los datos en varios sectores. Este enfoque permite la extracción de información esencial sin comprometer los datos personales, lo que lleva a un posible cambio en la propiedad de los datos donde las personas tienen más control sobre su información. La adopción de una privacidad diferencial podría tener implicaciones de amplio alcance, desde reformar la legislación y promover una representación justa en las decisiones basadas en datos, hasta estimular la innovación en la ciencia de datos y crear nuevas oportunidades en ciberseguridad.

Contexto de privacidad diferencial

Las infraestructuras actuales funcionan con big data, que son grandes conjuntos de datos utilizados por gobiernos, investigadores académicos y analistas de datos para descubrir patrones que los ayudarán en la toma de decisiones estratégicas. Sin embargo, los sistemas rara vez tienen en cuenta los peligros potenciales para la privacidad y protección de los usuarios. Por ejemplo, las principales empresas de tecnología como Facebook, Google, Apple y Amazon son conocidas por violaciones de datos que pueden tener consecuencias perjudiciales para los datos de los usuarios en múltiples entornos, como hospitales, bancos y organizaciones gubernamentales. 

Por estos motivos, los informáticos se están centrando en desarrollar un nuevo sistema de almacenamiento de datos que no viole la privacidad del usuario. La privacidad diferencial es un nuevo método para proteger los datos de los usuarios almacenados en Internet. Funciona al introducir ciertos niveles de distracción o ruido blanco en el proceso de recopilación de datos, lo que impide un seguimiento preciso de los datos de un usuario. Ese enfoque proporciona a las corporaciones todos los datos esenciales sin revelar información personal.

Las matemáticas para la privacidad diferencial existen desde la década de 2010, y Apple y Google ya han adoptado este método en los últimos años. Los científicos entrenan algoritmos para agregar un porcentaje conocido de probabilidad incorrecta al conjunto de datos para que nadie pueda rastrear la información a un usuario. Luego, un algoritmo puede restar fácilmente la probabilidad de obtener los datos reales manteniendo el anonimato del usuario. Los fabricantes pueden instalar la privacidad diferencial local en el dispositivo de un usuario o agregarla como privacidad diferencial centralizada después de recopilar datos. Sin embargo, la privacidad diferencial centralizada todavía corre el riesgo de violaciones en la fuente. 

Impacto disruptivo

A medida que más personas toman conciencia de la privacidad diferencial, es posible que exijan más control sobre sus datos, lo que provocará un cambio en la forma en que las empresas de tecnología manejan la información de los usuarios. Por ejemplo, las personas pueden tener la opción de ajustar el nivel de privacidad que desean para sus datos, lo que les permite equilibrar los servicios personalizados y la privacidad. Esta tendencia podría conducir a una nueva era de propiedad de datos, en la que las personas tienen voz y voto en cómo se utilizan sus datos, fomentando una sensación de confianza y seguridad en el mundo digital.

A medida que los consumidores se vuelven más conscientes de la privacidad, las empresas que priorizan la protección de datos podrían atraer a más clientes. Sin embargo, esto también significa que las empresas necesitarán invertir en el desarrollo de sistemas de privacidad diferenciales, lo que podría ser una tarea importante. Además, es posible que las empresas deban navegar por el complejo panorama de las leyes internacionales de privacidad, lo que podría conducir al desarrollo de modelos de privacidad flexibles y adaptables a diversas jurisdicciones.

Por parte del gobierno, la privacidad diferencial podría revolucionar la forma en que se manejan los datos públicos. Por ejemplo, el uso de privacidad diferencial en la recopilación de datos censales podría garantizar la privacidad de los ciudadanos y al mismo tiempo proporcionar datos estadísticos precisos para la formulación de políticas. Sin embargo, es posible que los gobiernos necesiten establecer regulaciones y estándares claros para la privacidad diferencial para garantizar su implementación adecuada. Este desarrollo podría conducir a un enfoque más centrado en la privacidad para la gestión de datos públicos, promoviendo la transparencia y la confianza entre los ciudadanos y sus respectivos gobiernos. 

Implicaciones de la privacidad diferencial

Las implicaciones más amplias de la privacidad diferencial pueden incluir: 

• La falta de datos específicos de los usuarios desalienta a las empresas a seguirlos y conduce a una reducción en el uso de anuncios dirigidos en las redes sociales y los motores de búsqueda.
• Crear un mercado laboral más amplio para defensores y expertos en ciberseguridad. 
• La falta de datos disponibles para que las fuerzas del orden puedan rastrear a los delincuentes, lo que lleva a arrestos más lentos. 
• Nueva legislación que conducirá a leyes de protección de datos más estrictas y potencialmente remodelará la relación entre gobiernos, corporaciones y ciudadanos.
• Representación justa de todos los grupos en la toma de decisiones basada en datos, lo que conducirá a políticas y servicios más equitativos.
• Innovación en ciencia de datos y aprendizaje automático que conduce al desarrollo de nuevos algoritmos y técnicas que pueden aprender de los datos sin comprometer la privacidad.

Preguntas a considerar

• ¿Cree que las principales corporaciones tecnológicas pueden incorporar completamente la privacidad diferencial en sus modelos comerciales? 
• ¿Cree que los piratas informáticos eventualmente podrán superar nuevas barreras diferenciales de privacidad para acceder a los datos de destino?