Pribatutasun diferentziala: zibersegurtasunaren zarata zuria

• Egilea:
• Egilearen izena

  Quantumrun Prospektiba
• Abenduaren 17, 2021

Ikuspegiaren laburpena

Pribatutasun diferentziala, erabiltzaileen datuak babesteko ziurgabetasun maila bat sartzen duen metodoa, datuak hainbat sektoretan kudeatzeko modua eraldatzen ari da. Ikuspegi honek funtsezko informazioa ateratzea ahalbidetzen du datu pertsonalak arriskuan jarri gabe, eta datuen jabegoaren aldaketa potentziala dakar, non pertsonek beren informazioaren gaineko kontrol handiagoa duten. Pribatutasun diferentziala hartzeak ondorio zabalak izan ditzake, legedia birmoldatuz eta datuetan oinarritutako erabakietan bidezko ordezkaritza sustatuz, datuen zientzian berrikuntza suspertzera eta zibersegurtasunean aukera berriak sortzeraino.

Pribatutasun-testuinguru ezberdina

Egungo azpiegiturek big datan ibiltzen dira, hau da, gobernuek, ikertzaile akademikoek eta datu-analistak erabaki estrategikoak hartzen lagunduko dieten ereduak aurkitzeko erabiltzen dituzten datu multzo handiak dira. Hala ere, sistemek oso gutxitan hartzen dituzte kontuan erabiltzaileen pribatutasunerako eta babeserako izan daitezkeen arriskuak. Esaterako, Facebook, Google, Apple eta Amazon bezalako teknologia-enpresa nagusiak ezagunak dira hainbat ezarpenetan erabiltzaileen datuetan ondorio kaltegarriak izan ditzaketen datu-hausteengatik, hala nola ospitaleetan, bankuetan eta gobernu-erakundeetan. 

Arrazoi horiengatik, informatikariak erabiltzailearen pribatutasuna urratzen ez duen datuak gordetzeko sistema berri bat garatzen ari dira. Pribatutasun diferentziala Interneten gordetako erabiltzaileen datuak babesteko metodo berri bat da. Datuak biltzeko prozesuan distrakzio edo zarata zuri maila batzuk sartuz funtzionatzen du, erabiltzailearen datuen jarraipen zehatza saihestuz. Planteamendu horrek korporazioei funtsezko datu guztiak eskaintzen dizkie informazio pertsonala agerian utzi gabe.

Pribatutasun diferentzialaren matematika 2010eko hamarkadatik dago, eta Applek eta Googlek metodo hori onartu dute dagoeneko azken urteotan. Zientzialariek algoritmoak entrenatzen dituzte datu multzoari probabilitate okerren portzentaje ezagun bat gehitzeko, inork erabiltzaile bati informazioa atzeman ez diezaion. Orduan, algoritmo batek erraz ken dezake benetako datuak lortzeko probabilitatea erabiltzailearen anonimotasuna mantenduz. Fabrikatzaileek tokiko pribatutasun diferentziala instalatu dezakete erabiltzailearen gailuan edo pribatutasun diferentzial zentralizatu gisa gehi dezakete datuak bildu ondoren. Hala ere, pribatutasun diferentzial zentralizatuak iturrian hausteak izateko arriskua dago oraindik. 

Eragin disruptiboa

Jende gehiago pribatutasun diferentzialaz jabetzen den heinean, baliteke beren datuen gaineko kontrol handiagoa eskatzea, teknologia-enpresek erabiltzaileen informazioa nola kudeatzen duten aldatzea eraginez. Esate baterako, pertsonek beren datuetarako nahi duten pribatutasun-maila doitzeko aukera izan dezakete, zerbitzu pertsonalizatuen eta pribatutasunaren arteko oreka egiteko. Joera honek datuen jabetzaren aro berri bat sor dezake, non gizabanakoek beren datuak nola erabiltzen diren jakiteko, mundu digitalean konfiantza eta segurtasun sentsazioa sustatuz.

Kontsumitzaileak pribatutasunarekiko kontzientzia handiagoa hartzen duen heinean, datuen babesa lehenesten duten enpresek bezero gehiago erakar ditzakete. Hala ere, horrek esan nahi du enpresek pribatutasun sistema diferentzialak garatzen inbertitu beharko dutela, eta hori konpromiso garrantzitsua izan daiteke. Gainera, baliteke enpresek nazioarteko pribatutasun-legeen panorama konplexuan nabigatu behar izatea, eta horrek hainbat jurisdikziotara molda daitezkeen pribatutasun-eredu malguak garatzea eragin dezake.

Gobernuaren aldetik, pribatutasun diferentzialak datu publikoak nola kudeatzen diren iraul dezake. Esaterako, errolda-datuen bilketan pribatutasun diferentziala erabiltzeak herritarren pribatutasuna berma lezake politikak egiteko datu estatistiko zehatzak emanez. Hala ere, baliteke gobernuek araudi eta estandar argiak ezarri behar izatea pribatutasun diferentzialaren ezarpen egokia ziurtatzeko. Garapen horrek datu publikoak kudeatzeko pribatutasunera bideratuago bat ekar lezake, herritarren eta dagozkien gobernuen arteko gardentasuna eta konfiantza sustatuz. 

Pribatutasun diferentzialaren ondorioak

Pribatutasun diferentzialaren ondorio zabalagoak izan daitezke: 

• Erabiltzaileen datu espezifikoen faltak enpresek jarraipena egitea gomendatzen du eta sare sozialetan eta bilatzaileetan zuzendutako iragarkien erabilera murriztea dakar.
• Zibersegurtasunaren aldeko eta adituentzako lan-merkatu zabalagoa sortzea. 
• Legea betearazteko agentziek atxiloketa motelagoak eragiten dituzten gaizkileen jarraipena egiteko eskuragarri dauden datuen falta. 
• Datuak babesteko lege zorrotzagoak eta gobernuen, korporazioen eta herritarren arteko harremana birmoldatuko duen legedi berria.
• Datuen bidezko erabakiak hartzeko talde guztien ordezkaritza zuzena, politika eta zerbitzu bidezkoagoak lortzeko.
• Datuen zientzian eta ikaskuntza automatikoan berrikuntzak datuetatik ikas dezaketen algoritmo eta teknika berriak garatzen ditu pribatutasuna arriskuan jarri gabe.

Kontuan hartu beharreko galderak

• Uste duzu teknologia korporazio nagusiek pribatutasun diferentziala guztiz txerta dezaketela negozio ereduetan? 
• Uste al duzu hacker-ek helburuko datuetara sartzeko pribatutasun diferentzial oztopo berriak gainditzeko gai izango direla?