Դիֆերենցիալ գաղտնիություն. կիբերանվտանգության սպիտակ աղմուկը

• Հեղինակ:
• Հեղինակ անունը

  Quantumrun Հեռատեսություն
• Դեկտեմբերի 17, 2021

Insight ամփոփում

Դիֆերենցիալ գաղտնիությունը՝ մեթոդ, որը ներկայացնում է անորոշության մակարդակ՝ օգտատերերի տվյալները պաշտպանելու համար, փոխակերպում է տարբեր ոլորտներում տվյալների մշակման եղանակը: Այս մոտեցումը թույլ է տալիս արդյունահանել էական տեղեկատվություն՝ առանց անձնական մանրամասների վարկաբեկելու՝ հանգեցնելով տվյալների սեփականության պոտենցիալ փոփոխության, որտեղ անհատներն ավելի շատ վերահսկողություն ունեն իրենց տեղեկատվության նկատմամբ: Դիֆերենցիալ գաղտնիության ընդունումը կարող է ունենալ լայնածավալ հետևանքներ՝ օրենսդրության վերափոխումից և տվյալների վրա հիմնված որոշումներում արդար ներկայացվածության խթանումից մինչև տվյալների գիտության ոլորտում նորարարությունների խթանում և կիբերանվտանգության նոր հնարավորությունների ստեղծում:

Գաղտնիության դիֆերենցիալ համատեքստ

Ընթացիկ ենթակառուցվածքները աշխատում են մեծ տվյալների վրա, որոնք տվյալների մեծ հավաքածու են, որոնք օգտագործվում են կառավարությունների, ակադեմիական հետազոտողների և տվյալների վերլուծաբանների կողմից՝ հայտնաբերելու օրինաչափություններ, որոնք կօգնեն նրանց ռազմավարական որոշումներ կայացնելիս: Այնուամենայնիվ, համակարգերը հազվադեպ են հաշվի առնում օգտատերերի գաղտնիության և պաշտպանության համար հնարավոր վտանգները: Օրինակ, խոշոր տեխնոլոգիական ընկերությունները, ինչպիսիք են Facebook-ը, Google-ը, Apple-ը և Amazon-ը, հայտնի են տվյալների խախտումներով, որոնք կարող են վնասակար հետևանքներ ունենալ օգտատերերի տվյալների վրա բազմաթիվ պարամետրերում, ինչպիսիք են հիվանդանոցները, բանկերը և պետական ​​կազմակերպությունները: 

Այս պատճառներով համակարգչային գիտնականները կենտրոնանում են տվյալների պահպանման նոր համակարգի մշակման վրա, որը չի խախտում օգտատերերի գաղտնիությունը: Դիֆերենցիալ գաղտնիությունը ինտերնետում պահվող օգտատերերի տվյալների պաշտպանության նոր մեթոդ է: Այն աշխատում է տվյալների հավաքագրման գործընթացում ներդնելով շեղման կամ սպիտակ աղմուկի որոշակի մակարդակ՝ կանխելով օգտվողի տվյալների ճշգրիտ հետևումը: Այդ մոտեցումը կորպորացիաներին տրամադրում է բոլոր էական տվյալները՝ առանց անձնական տվյալների բացահայտման:

Գաղտնիության դիֆերենցիալ մաթեմատիկան գոյություն ունի 2010-ականներից, և Apple-ը և Google-ն արդեն որդեգրել են այս մեթոդը վերջին տարիներին: Գիտնականները պատրաստում են ալգորիթմներ՝ տվյալների հավաքածուին սխալ հավանականության հայտնի տոկոս ավելացնելու համար, որպեսզի ոչ ոք չկարողանա հետևել օգտատերերին: Այնուհետև ալգորիթմը կարող է հեշտությամբ հանել իրական տվյալներ ստանալու հավանականությունը՝ պահպանելով օգտագործողի անանունությունը: Արտադրողները կարող են կամ տեղադրել տեղական դիֆերենցիալ գաղտնիություն օգտագործողի սարքի մեջ կամ ավելացնել այն որպես կենտրոնացված դիֆերենցիալ գաղտնիություն տվյալների հավաքագրումից հետո: Այնուամենայնիվ, կենտրոնացված դիֆերենցիալ գաղտնիությունը դեռևս աղբյուրի խախտման վտանգի տակ է: 

Խանգարող ազդեցություն

Քանի որ ավելի շատ մարդիկ իմանում են տարբեր գաղտնիության մասին, նրանք կարող են պահանջել ավելի շատ վերահսկողություն իրենց տվյալների նկատմամբ, ինչը կհանգեցնի տեխնոլոգիական ընկերությունների կողմից օգտագործողների տեղեկատվության մշակման փոփոխության: Օրինակ՝ անհատները կարող են հնարավորություն ունենալ հարմարեցնել իրենց տվյալների գաղտնիության մակարդակը՝ թույլ տալով նրանց հավասարակշռել անհատականացված ծառայությունների և գաղտնիության միջև: Այս միտումը կարող է հանգեցնել տվյալների սեփականության նոր դարաշրջանի, որտեղ անհատները կարող են ասել, թե ինչպես են օգտագործվում իրենց տվյալները՝ խթանելով վստահության և անվտանգության զգացումը թվային աշխարհում:

Քանի որ սպառողները դառնում են ավելի շատ գաղտնիության գիտակցում, ձեռնարկությունները, որոնք առաջնահերթություն են տալիս տվյալների պաշտպանությանը, կարող են ավելի շատ հաճախորդներ ներգրավել: Այնուամենայնիվ, սա նաև նշանակում է, որ ընկերությունները պետք է ներդրումներ կատարեն գաղտնիության տարբեր համակարգերի մշակման համար, ինչը կարող է նշանակալից ձեռնարկում լինել: Ավելին, ընկերություններին կարող է անհրաժեշտ լինել նավարկելու գաղտնիության միջազգային օրենքների բարդ լանդշաֆտը, ինչը կարող է հանգեցնել տարբեր իրավասություններին հարմարվող գաղտնիության ճկուն մոդելների մշակմանը:

Կառավարության կողմից դիֆերենցիալ գաղտնիությունը կարող է հեղափոխել հանրային տվյալների մշակման եղանակը: Օրինակ, մարդահամարի տվյալների հավաքագրման ժամանակ դիֆերենցիալ գաղտնիության օգտագործումը կարող է ապահովել քաղաքացիների գաղտնիությունը՝ միաժամանակ տրամադրելով ճշգրիտ վիճակագրական տվյալներ քաղաքականության մշակման համար: Այնուամենայնիվ, կառավարություններին կարող է անհրաժեշտ լինել սահմանել հստակ կանոնակարգեր և չափորոշիչներ տարբեր գաղտնիության համար՝ դրա պատշաճ իրականացումն ապահովելու համար: Այս զարգացումը կարող է հանգեցնել հանրային տվյալների կառավարման ավելի գաղտնիության վրա հիմնված մոտեցման՝ խթանելով քաղաքացիների և նրանց կառավարությունների միջև թափանցիկությունն ու վստահությունը: 

Դիֆերենցիալ գաղտնիության հետևանքները

Դիֆերենցիալ գաղտնիության ավելի լայն հետևանքները կարող են ներառել. 

• Կոնկրետ օգտատերերի տվյալների բացակայությունը խանգարում է ընկերություններին հետևել դրան և հանգեցնել նպատակային գովազդի օգտագործման նվազմանը սոցիալական լրատվամիջոցներում և որոնման համակարգերում:
• Կիբերանվտանգության ջատագովների և փորձագետների համար ավելի լայն աշխատաշուկայի ստեղծում: 
• Իրավապահ մարմինների համար մատչելի տվյալների բացակայություն՝ հանցագործներին հետևելու համար, ինչը հանգեցնում է ավելի դանդաղ ձերբակալությունների: 
• Նոր օրենսդրություն, որը հանգեցնում է տվյալների պաշտպանության ավելի խիստ օրենքների և պոտենցիալ վերափոխելու կառավարությունների, կորպորացիաների և քաղաքացիների միջև հարաբերությունները:
• Տվյալների վրա հիմնված որոշումների կայացման գործընթացում բոլոր խմբերի արդար ներկայացվածությունը, որը կհանգեցնի ավելի արդար քաղաքականության և ծառայությունների:
• Նորարարություն տվյալների գիտության և մեքենայական ուսուցման ոլորտում, որոնք հանգեցնում են նոր ալգորիթմների և տեխնիկայի զարգացմանը, որոնք կարող են սովորել տվյալներից՝ առանց վտանգի ենթարկելու գաղտնիությունը:

Հարցեր, որոնք պետք է հաշվի առնել

• Ի՞նչ եք կարծում, խոշոր տեխնոլոգիական կորպորացիաները կարո՞ղ են լիովին ներառել դիֆերենցիալ գաղտնիությունը իրենց բիզնես մոդելներում: 
• Դուք հավատու՞մ եք, որ հաքերներն ի վերջո կկարողանան հաղթահարել գաղտնիության նոր տարբեր խոչընդոտները՝ թիրախային տվյալներ մուտք գործելու համար: