Дифференциалды құпиялылық: киберқауіпсіздіктің ақ шуы

• автор:
• Автордың аты-жөні

  Кванттық болжау
• Желтоқсан 17, 2021

Түсінікті қорытынды

Дифференциалды құпиялылық, пайдаланушы деректерін қорғау үшін белгісіздік деңгейін енгізетін әдіс әртүрлі секторлар бойынша деректерді өңдеу тәсілін өзгертеді. Бұл тәсіл жеке мәліметтерге зиян келтірместен маңызды ақпаратты шығаруға мүмкіндік береді, бұл жеке адамдар өз ақпараттарын көбірек бақылауда болатын деректерді иеленудің ықтимал ауысуына әкеледі. Дифференциалды құпиялылықты қабылдау заңнаманы қайта құрудан және деректерге негізделген шешімдерде әділ өкілдікті ілгерілетуден бастап, деректер ғылымындағы инновацияларды ынталандыруға және киберқауіпсіздікте жаңа мүмкіндіктер жасауға дейін кең ауқымды салдарларға ие болуы мүмкін.

Құпиялықтың дифференциалды контексті

Ағымдағы инфрақұрылымдар үлкен деректерде жұмыс істейді, бұл үкіметтер, академиялық зерттеушілер және деректер талдаушылары стратегиялық шешімдер қабылдауда көмектесетін үлгілерді табу үшін пайдаланатын деректердің үлкен жинағы. Дегенмен, жүйелер пайдаланушылардың құпиялылығы мен қорғалуы үшін ықтимал қауіптерді сирек ескереді. Мысалы, Facebook, Google, Apple және Amazon сияқты ірі технологиялық компаниялар ауруханалар, банктер және мемлекеттік ұйымдар сияқты көптеген параметрлерде пайдаланушы деректеріне зиянды салдары болуы мүмкін деректердің бұзылуымен танымал. 

Осы себептерге байланысты компьютерлік ғалымдар пайдаланушының құпиялылығын бұзбайтын деректерді сақтаудың жаңа жүйесін әзірлеуге назар аударады. Дифференциалды құпиялылық - интернетте сақталған пайдаланушы деректерін қорғаудың жаңа әдісі. Ол пайдаланушы деректерін дәл қадағалауға жол бермей, деректерді жинау процесіне белгілі бір алаңдаушылық немесе ақ шуды енгізу арқылы жұмыс істейді. Бұл тәсіл корпорацияларды жеке ақпаратты ашпай-ақ барлық маңызды деректермен қамтамасыз етеді.

Дифференциалды құпиялылыққа арналған математика 2010 жылдардан бері бар және Apple мен Google бұл әдісті соңғы жылдары қабылдады. Ғалымдар пайдаланушыға ақпаратты ешкім қадағалай алмайтындай етіп деректер жиынына қате ықтималдықтың белгілі пайызын қосу үшін алгоритмдерді үйретеді. Содан кейін алгоритм пайдаланушының анонимділігін сақтай отырып, нақты деректерді алу ықтималдығын оңай алып тастай алады. Өндірушілер жергілікті дифференциалды құпиялылықты пайдаланушының құрылғысына орната алады немесе деректерді жинағаннан кейін оны орталықтандырылған дифференциалды құпиялылық ретінде қоса алады. Дегенмен, орталықтандырылған дифференциалды құпиялылық әлі де көзде бұзылу қаупіне ұшырайды. 

Деструктивті әсер

Көптеген адамдар дифференциалды құпиялылық туралы білген сайын, олар өздерінің деректерін көбірек бақылауды талап етуі мүмкін, бұл технологиялық компаниялардың пайдаланушы ақпаратын өңдеу тәсілінің өзгеруіне әкеледі. Мысалы, жеке тұлғаларға жекелендірілген қызметтер мен құпиялылық арасында теңгерім орнатуға мүмкіндік беретін деректері үшін өздері қалаған құпиялылық деңгейін реттеу мүмкіндігі болуы мүмкін. Бұл тенденция деректерге иелік етудің жаңа дәуіріне әкелуі мүмкін, мұнда жеке адамдар өздерінің деректерінің қалай пайдаланылатыны туралы пікірін білдіріп, цифрлық әлемде сенім мен қауіпсіздік сезімін оятады.

Тұтынушылар құпиялылық туралы көбірек білетіндіктен, деректерді қорғауға басымдық беретін бизнес тұтынушыларды көбірек тарта алады. Дегенмен, бұл сонымен қатар компаниялар маңызды міндет болуы мүмкін дифференциалды құпиялылық жүйелерін дамытуға инвестиция салуы керек дегенді білдіреді. Сонымен қатар, компанияларға халықаралық құпиялылық заңдарының күрделі ландшафтында шарлау қажет болуы мүмкін, бұл әртүрлі юрисдикцияларға бейімделетін икемді құпиялылық үлгілерінің дамуына әкелуі мүмкін.

Үкімет тарапынан дифференциалды құпиялылық жалпыға ортақ деректерді өңдеу әдісін өзгертуі мүмкін. Мысалы, санақ деректерін жинауда дифференциалды құпиялылықты пайдалану саясатты қабылдау үшін нақты статистикалық деректерді қамтамасыз ете отырып, азаматтардың жеке өміріне қол сұғылмауды қамтамасыз ете алады. Дегенмен, үкіметтерге оның дұрыс орындалуын қамтамасыз ету үшін дифференциалды құпиялылыққа қатысты нақты ережелер мен стандарттарды орнату қажет болуы мүмкін. Бұл даму азаматтар мен олардың тиісті үкіметтері арасындағы ашықтық пен сенімді ілгерілете отырып, мемлекеттік деректерді басқаруда жеке өмірге көбірек бағытталған тәсілге әкелуі мүмкін. 

Дифференциалды құпиялылықтың салдары

Дифференциалды құпиялылықтың кеңірек салдары мыналарды қамтуы мүмкін: 

• Арнайы пайдаланушы деректерінің болмауы компанияларды оларды қадағалауға кедергі келтіреді және әлеуметтік медиа мен іздеу жүйелерінде мақсатты жарнамаларды пайдалануды азайтуға әкеледі.
• Киберқауіпсіздікті қорғаушылар мен сарапшылар үшін кеңірек жұмыс нарығын құру. 
• Құқық қорғау органдарына қылмыскерлерді қадағалау үшін қол жетімді деректердің болмауы қамауға алудың баяулауына әкеледі. 
• Деректерді қорғау туралы неғұрлым қатаң заңдарға әкелетін және үкіметтер, корпорациялар және азаматтар арасындағы қарым-қатынасты қайта құруға әкелетін жаңа заңнама.
• Деректерге негізделген шешімдер қабылдауда барлық топтардың әділетті өкілдігі, бұл неғұрлым әділ саясат пен қызметтерге әкеледі.
• Деректер ғылымындағы және машиналық оқытудағы инновациялар құпиялылыққа нұқсан келтірмей деректерден үйренуге болатын жаңа алгоритмдер мен әдістерді дамытуға әкеледі.

Қарастырылатын сұрақтар

• Сіздің ойыңызша, ірі технологиялық корпорациялар өздерінің бизнес үлгілеріне дифференциалды құпиялылықты толығымен енгізе алады ма? 
• Сіз хакерлер мақсатты деректерге қол жеткізу үшін жаңа дифференциалды құпиялылық кедергілерін еңсере алатынына сенесіз бе?