დიფერენციალური კონფიდენციალურობა: კიბერუსაფრთხოების თეთრი ხმაური

• ავტორი:
• ავტორის სახელი

  Quantumrun Foresight
• დეკემბერი 17, 2021

Insight რეზიუმე

დიფერენციალური კონფიდენციალურობა, მეთოდი, რომელიც შემოაქვს გაურკვევლობის დონეს მომხმარებლის მონაცემების დასაცავად, ცვლის მონაცემთა დამუშავების მეთოდს სხვადასხვა სექტორში. ეს მიდგომა საშუალებას იძლევა მოიპოვოს არსებითი ინფორმაცია პერსონალური დეტალების კომპრომისის გარეშე, რაც გამოიწვევს მონაცემთა მფლობელობაში პოტენციურ ცვლილებას, სადაც ინდივიდებს მეტი კონტროლი აქვთ მათ ინფორმაციაზე. დიფერენციალური კონფიდენციალურობის მიღებას შეიძლება ჰქონდეს ფართო ზეგავლენა, კანონმდებლობის შეცვლიდან და მონაცემების საფუძველზე მიღებული გადაწყვეტილებების სამართლიანი წარმომადგენლობის ხელშეწყობიდან, მონაცემთა მეცნიერებაში ინოვაციების სტიმულირებამდე და კიბერუსაფრთხოებაში ახალი შესაძლებლობების შექმნამდე.

დიფერენციალური კონფიდენციალურობის კონტექსტი

ამჟამინდელი ინფრასტრუქტურა მუშაობს დიდ მონაცემებზე, ეს არის მონაცემთა დიდი ნაკრები, რომელსაც იყენებენ მთავრობები, აკადემიური მკვლევარები და მონაცემთა ანალიტიკოსები, რათა აღმოაჩინონ შაბლონები, რომლებიც დაეხმარება მათ სტრატეგიული გადაწყვეტილების მიღებაში. თუმცა, სისტემები იშვიათად ითვალისწინებენ მომხმარებელთა კონფიდენციალურობისა და დაცვის პოტენციურ საფრთხეებს. მაგალითად, ძირითადი ტექნიკური კომპანიები, როგორიცაა Facebook, Google, Apple და Amazon, ცნობილია მონაცემთა დარღვევით, რამაც შეიძლება გამოიწვიოს მავნე შედეგები მომხმარებლის მონაცემებზე მრავალ პარამეტრებში, როგორიცაა საავადმყოფოები, ბანკები და სამთავრობო ორგანიზაციები. 

ამ მიზეზების გამო, კომპიუტერის მეცნიერები ყურადღებას ამახვილებენ მონაცემების შესანახად ახალი სისტემის შემუშავებაზე, რომელიც არ არღვევს მომხმარებლის კონფიდენციალურობას. დიფერენციალური კონფიდენციალურობა არის ინტერნეტში შენახული მომხმარებლის მონაცემების დაცვის ახალი მეთოდი. ის მუშაობს მონაცემთა შეგროვების პროცესში ყურადღების გადატანის ან თეთრი ხმაურის გარკვეული დონის დანერგვით, რაც ხელს უშლის მომხმარებლის მონაცემების ზუსტ მიკვლევას. ეს მიდგომა კორპორაციებს აწვდის ყველა აუცილებელ მონაცემს პერსონალური ინფორმაციის გამჟღავნების გარეშე.

დიფერენციალური კონფიდენციალურობის მათემატიკა 2010 წლიდან არსებობს და Apple-მა და Google-მა უკვე მიიღეს ეს მეთოდი ბოლო წლებში. მეცნიერები ავარჯიშებენ ალგორითმებს, რომ დაამატონ არასწორი ალბათობის ცნობილი პროცენტი მონაცემთა ნაკრებისთვის, რათა ვერავინ შეძლოს მომხმარებლისთვის ინფორმაციის მიკვლევა. შემდეგ, ალგორითმს შეუძლია ადვილად გამოაკლოს რეალური მონაცემების მიღების ალბათობა მომხმარებლის ანონიმურობის შენარჩუნებით. მწარმოებლებს შეუძლიათ ან დააინსტალირონ ადგილობრივი დიფერენციალური კონფიდენციალურობა მომხმარებლის მოწყობილობაში, ან დაამატონ ის, როგორც ცენტრალიზებული დიფერენციალური კონფიდენციალურობა მონაცემთა შეგროვების შემდეგ. თუმცა, ცენტრალიზებული დიფერენციალური კონფიდენციალურობა ჯერ კიდევ ემუქრება წყაროს დარღვევის საფრთხეს. 

დამრღვევი გავლენა

რაც უფრო მეტი ადამიანი აცნობიერებს დიფერენციალურ კონფიდენციალურობას, მათ შეიძლება მოითხოვონ მეტი კონტროლი მათ მონაცემებზე, რაც გამოიწვევს ცვლილებებს, თუ როგორ ამუშავებენ ტექნიკური კომპანიები მომხმარებლის ინფორმაციას. მაგალითად, ინდივიდებს შეიძლება ჰქონდეთ შესაძლებლობა შეცვალონ კონფიდენციალურობის დონე, რაც მათ სურთ თავიანთი მონაცემებისთვის, რაც მათ საშუალებას მისცემს დააბალანსონ პერსონალიზებულ სერვისებსა და კონფიდენციალურობას შორის. ამ ტენდენციამ შეიძლება გამოიწვიოს მონაცემთა ფლობის ახალი ეპოქა, სადაც ინდივიდებს შეუძლიათ თავიანთი მონაცემების გამოყენების უფლება, რაც ხელს უწყობს ნდობისა და უსაფრთხოების განცდას ციფრულ სამყაროში.

როდესაც მომხმარებლები უფრო მეტად აცნობიერებენ კონფიდენციალურობას, ბიზნესებს, რომლებიც პრიორიტეტს ანიჭებენ მონაცემთა დაცვას, შეუძლიათ მეტი კლიენტის მოზიდვა. თუმცა, ეს ასევე ნიშნავს, რომ კომპანიებს დასჭირდებათ ინვესტიციების ჩადება კონფიდენციალურობის დიფერენციალური სისტემების შემუშავებაში, რაც შეიძლება მნიშვნელოვანი წამოწყება იყოს. გარდა ამისა, კომპანიებს შეიძლება დასჭირდეთ კონფიდენციალურობის საერთაშორისო კანონების კომპლექსური ლანდშაფტის ნავიგაცია, რამაც შეიძლება გამოიწვიოს კონფიდენციალურობის მოქნილი მოდელების შემუშავება, რომელიც ადაპტირდება სხვადასხვა იურისდიქციებთან.

მთავრობის მხრიდან, დიფერენციალურმა კონფიდენციალურობამ შეიძლება მოახდინოს რევოლუცია, თუ როგორ ხდება საჯარო მონაცემების დამუშავება. მაგალითად, აღწერის მონაცემების შეგროვებისას დიფერენციალური კონფიდენციალურობის გამოყენებამ შეიძლება უზრუნველყოს მოქალაქეების კონფიდენციალურობა, ხოლო პოლიტიკის შემუშავებისთვის ზუსტი სტატისტიკური მონაცემების უზრუნველყოფა. თუმცა, მთავრობებს შეიძლება დასჭირდეთ მკაფიო რეგულაციები და სტანდარტების შექმნა დიფერენციალური კონფიდენციალურობისთვის, რათა უზრუნველყონ მისი სათანადო განხორციელება. ამ განვითარებამ შეიძლება გამოიწვიოს უფრო კონფიდენციალურობაზე ორიენტირებული მიდგომა საჯარო მონაცემთა მართვის მიმართ, რაც ხელს შეუწყობს გამჭვირვალობასა და ნდობას მოქალაქეებსა და მათ მთავრობებს შორის. 

დიფერენციალური კონფიდენციალურობის შედეგები

დიფერენციალური კონფიდენციალურობის უფრო ფართო შედეგები შეიძლება მოიცავდეს: 

• კონკრეტული მომხმარებლის მონაცემების ნაკლებობა ხელს უშლის კომპანიებს მის თვალყურის დევნებაში და იწვევს მიზნობრივი რეკლამების გამოყენების შემცირებას სოციალურ მედიასა და საძიებო სისტემებში.
• კიბერუსაფრთხოების დამცველებისა და ექსპერტებისთვის უფრო ფართო სამუშაო ბაზრის შექმნა. 
• სამართალდამცავი ორგანოებისთვის ხელმისაწვდომი მონაცემების ნაკლებობა, რათა თვალყური ადევნონ დამნაშავეებს, რაც იწვევს უფრო ნელ დაპატიმრებებს. 
• ახალი კანონმდებლობა იწვევს მონაცემთა დაცვის უფრო მკაცრ კანონებს და პოტენციურად შეცვლის ურთიერთობებს მთავრობებს, კორპორაციებსა და მოქალაქეებს შორის.
• ყველა ჯგუფის სამართლიანი წარმომადგენლობა მონაცემებზე ორიენტირებული გადაწყვეტილების მიღებაში, რაც იწვევს უფრო სამართლიან პოლიტიკას და მომსახურებას.
• ინოვაცია მონაცემთა მეცნიერებაში და მანქანათმცოდნეობაში, რაც იწვევს ახალი ალგორითმებისა და ტექნიკის შემუშავებას, რომლებსაც შეუძლიათ ისწავლონ მონაცემებიდან კონფიდენციალურობის კომპრომისის გარეშე.

კითხვები გასათვალისწინებელია

• როგორ ფიქრობთ, შეუძლიათ მსხვილ ტექნოლოგიურ კორპორაციებს სრულად ჩართონ დიფერენციალური კონფიდენციალურობა თავიანთ ბიზნეს მოდელებში? 
• გჯერათ, რომ ჰაკერები საბოლოოდ შეძლებენ გადალახონ ახალი დიფერენციალური კონფიდენციალურობის ბარიერები სამიზნე მონაცემებზე წვდომისთვის?