Differentiaalinen yksityisyys: Kyberturvallisuuden valkoinen kohina

• Kirjoittaja:
• tekijän nimi

  Quantumrun Foresight
• Joulukuu 17, 2021

Havainnon yhteenveto

Differentiaalinen yksityisyys, menetelmä, joka lisää epävarmuutta käyttäjien tietojen suojaamiseen, muuttaa tapaa, jolla tietoja käsitellään eri sektoreilla. Tämä lähestymistapa mahdollistaa olennaisten tietojen poimimisen henkilökohtaisista tiedoista tinkimättä, mikä johtaa mahdolliseen muutokseen tietojen omistuksessa, jolloin yksilöillä on enemmän hallintaa tietoihinsa. Erilaisen yksityisyyden käyttöönotolla voi olla laaja-alaisia ​​seurauksia lainsäädännön uudistamisesta ja oikeudenmukaisen edustuksen edistämisestä tietoihin perustuvissa päätöksissä, innovoinnin edistämiseen tietotieteessä ja uusien mahdollisuuksien luomiseen kyberturvallisuuteen.

Erillinen tietosuojakonteksti

Nykyiset infrastruktuurit käyttävät big dataa, jotka ovat suuria tietojoukkoja, joita hallitukset, akateemiset tutkijat ja data-analyytikot käyttävät löytääkseen malleja, jotka auttavat heitä strategisessa päätöksenteossa. Järjestelmät ottavat kuitenkin harvoin huomioon mahdolliset vaarat käyttäjien yksityisyydelle ja suojelulle. Esimerkiksi suuret teknologiayritykset, kuten Facebook, Google, Apple ja Amazon, tunnetaan tietomurroistaan, joilla voi olla haitallisia seurauksia käyttäjätietoihin useissa eri tilanteissa, kuten sairaaloissa, pankeissa ja valtion organisaatioissa. 

Näistä syistä tietojenkäsittelytieteilijät keskittyvät kehittämään uutta tietojen säilytysjärjestelmää, joka ei loukkaa käyttäjien yksityisyyttä. Differentiaalinen yksityisyys on uusi tapa suojata Internetiin tallennettuja käyttäjätietoja. Se toimii ottamalla tiedonkeruuprosessiin käyttöön tietyn tasoisia häiriötekijöitä tai valkoista kohinaa, mikä estää käyttäjän tietojen tarkan seurannan. Tämä lähestymistapa tarjoaa yrityksille kaikki olennaiset tiedot paljastamatta henkilötietoja.

Erotetun yksityisyyden matematiikka on ollut olemassa 2010-luvulta lähtien, ja Apple ja Google ovat jo ottaneet tämän menetelmän käyttöön viime vuosina. Tutkijat kouluttavat algoritmeja lisäämään tietojoukkoon tunnetun prosenttiosuuden virheellisestä todennäköisyydestä, jotta kukaan ei voi jäljittää tietoja käyttäjälle. Sitten algoritmi voi helposti vähentää todennäköisyyden saada todelliset tiedot säilyttäen samalla käyttäjän anonymiteetin. Valmistajat voivat joko asentaa paikallisen differentiaalisen yksityisyyden käyttäjän laitteelle tai lisätä sen keskitetyksi differentiaalisuojaksi tietojen keräämisen jälkeen. Keskitettyä eriytettyä yksityisyyttä uhkaa kuitenkin edelleen loukata sen lähteellä. 

Häiritsevä vaikutus

Kun yhä useammat ihmiset tulevat tietoisiksi erilaisesta yksityisyydestä, he saattavat vaatia enemmän hallintaansa tiedoissaan, mikä johtaa muutokseen siinä, miten teknologiayritykset käsittelevät käyttäjätietoja. Yksilöillä voi esimerkiksi olla mahdollisuus säätää tiedoilleen haluamansa yksityisyyden tasoa, jolloin he voivat tasapainottaa yksilöllisten palvelujen ja yksityisyyden välillä. Tämä suuntaus voi johtaa tiedon omistuksen uuteen aikakauteen, jossa yksilöt voivat vaikuttaa siihen, miten heidän tietojaan käytetään, mikä edistää luottamuksen ja turvallisuuden tunnetta digitaalisessa maailmassa.

Kun kuluttajista tulee entistä tietoisempia yksityisyydestä, tietosuojaa etusijalle asettavat yritykset voivat houkutella lisää asiakkaita. Tämä tarkoittaa kuitenkin myös sitä, että yritysten on investoitava erilaisten tietosuojajärjestelmien kehittämiseen, mikä voi olla merkittävä hanke. Lisäksi yritysten voi joutua navigoimaan kansainvälisten tietosuojalakien monimutkaisissa maisemissa, mikä voi johtaa joustavien, eri lainkäyttöalueille mukautettavien tietosuojamallien kehittämiseen.

Hallituksen puolella erilainen yksityisyys voi mullistaa julkisten tietojen käsittelyn. Esimerkiksi eriytetyn yksityisyyden käyttö väestönlaskennan tietojen keruussa voisi varmistaa kansalaisten yksityisyyden ja samalla tarjota tarkkoja tilastotietoja päätöksentekoa varten. Hallitukset saattavat kuitenkin joutua luomaan selkeät määräykset ja standardit erilaiselle yksityisyydelle varmistaakseen sen asianmukaisen täytäntöönpanon. Tämä kehitys voisi johtaa yksityisyyteen keskittyvämpään lähestymistapaan julkisten tietojen hallinnassa, mikä edistää avoimuutta ja luottamusta kansalaisten ja heidän hallitustensa välillä. 

Erilaisen yksityisyyden vaikutukset

Erilaisen yksityisyyden laajempia vaikutuksia voivat olla: 

• Tarkkojen käyttäjätietojen puute estää yrityksiä seuraamasta niitä ja johtaa kohdistettujen mainosten käytön vähenemiseen sosiaalisessa mediassa ja hakukoneissa.
• Laajempien työmarkkinoiden luominen kyberturvallisuuden puolestapuhujille ja asiantuntijoille. 
• Lainvalvontaviranomaisten käytettävissä olevien tietojen puute rikollisten jäljittämiseksi, mikä johtaa hitaampiin pidätyksiin. 
• Uusi lainsäädäntö johtaa tiukempiin tietosuojalakeihin ja mahdollisesti muokkaa hallitusten, yritysten ja kansalaisten välistä suhdetta.
• Kaikkien ryhmien oikeudenmukainen edustus datalähtöisessä päätöksenteossa, mikä johtaa oikeudenmukaisempaan politiikkaan ja palveluihin.
• Tietojen ja koneoppimisen innovaatiot johtavat uusien algoritmien ja tekniikoiden kehittämiseen, jotka voivat oppia tiedoista tinkimättä yksityisyydestä.

Pohdittavia kysymyksiä

• Voivatko suuret teknologiayritykset sisällyttää täysin erilaisen yksityisyyden liiketoimintamalleihinsa? 
• Uskotko, että hakkerit voivat lopulta ylittää uudet erilaiset yksityisyyden esteet päästäkseen käsiksi kohdetietoihin?