ಡಿಫರೆನ್ಷಿಯಲ್ ಗೌಪ್ಯತೆ: ಸೈಬರ್ ಭದ್ರತೆಯ ಬಿಳಿ ಶಬ್ದ

• ಲೇಖಕ ಬಗ್ಗೆ:
• ಲೇಖಕ ಹೆಸರು

  ಕ್ವಾಂಟಮ್ರನ್ ದೂರದೃಷ್ಟಿ
• ಡಿಸೆಂಬರ್ 17, 2021

ಒಳನೋಟ ಸಾರಾಂಶ

ಡಿಫರೆನ್ಷಿಯಲ್ ಗೌಪ್ಯತೆ, ಬಳಕೆದಾರರ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುವ ವಿಧಾನ, ವಿವಿಧ ವಲಯಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತಿದೆ. ವೈಯಕ್ತಿಕ ವಿವರಗಳಿಗೆ ಧಕ್ಕೆಯಾಗದಂತೆ ಅಗತ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಈ ವಿಧಾನವು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಡೇಟಾ ಮಾಲೀಕತ್ವದಲ್ಲಿ ಸಂಭಾವ್ಯ ಬದಲಾವಣೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ತಮ್ಮ ಮಾಹಿತಿಯ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತಾರೆ. ಭೇದಾತ್ಮಕ ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಅಳವಡಿಕೆಯು ಶಾಸನವನ್ನು ಮರುರೂಪಿಸುವುದರಿಂದ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರಗಳಲ್ಲಿ ನ್ಯಾಯಯುತ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುವುದರಿಂದ, ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ನಾವೀನ್ಯತೆಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸೈಬರ್‌ ಸುರಕ್ಷತೆಯಲ್ಲಿ ಹೊಸ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುವವರೆಗೆ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು.

ಡಿಫರೆನ್ಷಿಯಲ್ ಗೌಪ್ಯತೆ ಸಂದರ್ಭ

ಪ್ರಸ್ತುತ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯಗಳು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಸರ್ಕಾರಗಳು, ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಬಳಸುವ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳಾಗಿವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸಿಸ್ಟಂಗಳು ಬಳಕೆದಾರರ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ರಕ್ಷಣೆಗೆ ಸಂಭವನೀಯ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ವಿರಳವಾಗಿ ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, Facebook, Google, Apple, ಮತ್ತು Amazon ನಂತಹ ಪ್ರಮುಖ ಟೆಕ್ ಕಂಪನಿಗಳು ಆಸ್ಪತ್ರೆಗಳು, ಬ್ಯಾಂಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸರ್ಕಾರಿ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಂತಹ ಬಹು ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಕೆದಾರರ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಹಾನಿಕಾರಕ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುವ ಡೇಟಾ ಉಲ್ಲಂಘನೆಗಳಿಗೆ ಹೆಸರುವಾಸಿಯಾಗಿದೆ. 

ಈ ಕಾರಣಗಳಿಗಾಗಿ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಬಳಕೆದಾರರ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಹೊಸ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವತ್ತ ಗಮನಹರಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಡಿಫರೆನ್ಷಿಯಲ್ ಗೌಪ್ಯತೆ ಎಂಬುದು ಅಂತರ್ಜಾಲದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿರುವ ಬಳಕೆದಾರರ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುವ ಹೊಸ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಟ್ಟದ ವ್ಯಾಕುಲತೆ ಅಥವಾ ಬಿಳಿ ಶಬ್ದವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ಇದು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಬಳಕೆದಾರರ ಡೇಟಾದ ನಿಖರವಾದ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಅನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ. ಆ ವಿಧಾನವು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸದೆ ಎಲ್ಲಾ ಅಗತ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿಗಮಗಳಿಗೆ ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಡಿಫರೆನ್ಷಿಯಲ್ ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಗಣಿತವು 2010 ರ ದಶಕದಿಂದಲೂ ಇದೆ ಮತ್ತು ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ Apple ಮತ್ತು Google ಈಗಾಗಲೇ ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಂಡಿವೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಸೆಟ್‌ಗೆ ತಿಳಿದಿರುವ ಶೇಕಡಾವಾರು ತಪ್ಪಾದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತಾರೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಯಾರೂ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ನಂತರ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಬಳಕೆದಾರರ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಂಡು ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಕಳೆಯಬಹುದು. ತಯಾರಕರು ಬಳಕೆದಾರರ ಸಾಧನದಲ್ಲಿ ಸ್ಥಳೀಯ ಡಿಫರೆನ್ಷಿಯಲ್ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ನಂತರ ಅದನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಡಿಫರೆನ್ಷಿಯಲ್ ಗೌಪ್ಯತೆಯಾಗಿ ಸೇರಿಸಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಡಿಫರೆನ್ಷಿಯಲ್ ಗೌಪ್ಯತೆ ಇನ್ನೂ ಮೂಲದಲ್ಲಿ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯ ಅಪಾಯದಲ್ಲಿದೆ. 

ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸುವ ಪರಿಣಾಮ

ಭೇದಾತ್ಮಕ ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಜನರು ತಿಳಿದಿರುವಂತೆ, ಅವರು ತಮ್ಮ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಬಯಸಬಹುದು, ಇದು ಟೆಕ್ ಕಂಪನಿಗಳು ಬಳಕೆದಾರರ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರ ಬದಲಾವಣೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ತಮ್ಮ ಡೇಟಾಕ್ಕಾಗಿ ಬಯಸಿದ ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುವ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು, ಇದು ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಸೇವೆಗಳು ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆಯ ನಡುವೆ ಸಮತೋಲನವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯು ಡೇಟಾ ಮಾಲೀಕತ್ವದ ಹೊಸ ಯುಗಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ತಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ, ಡಿಜಿಟಲ್ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ನಂಬಿಕೆ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತೆಯ ಭಾವವನ್ನು ಬೆಳೆಸುತ್ತದೆ.

ಗ್ರಾಹಕರು ಹೆಚ್ಚು ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಪ್ರಜ್ಞೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದರಿಂದ, ಡೇಟಾ ರಕ್ಷಣೆಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುವ ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಆಕರ್ಷಿಸಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕಂಪನಿಗಳು ಡಿಫರೆನ್ಷಿಯಲ್ ಗೌಪ್ಯತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದರ್ಥ, ಇದು ಮಹತ್ವದ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಕಂಪನಿಗಳು ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಗೌಪ್ಯತೆ ಕಾನೂನುಗಳ ಸಂಕೀರ್ಣ ಭೂದೃಶ್ಯವನ್ನು ನ್ಯಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡಬೇಕಾಗಬಹುದು, ಇದು ವಿವಿಧ ನ್ಯಾಯವ್ಯಾಪ್ತಿಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮಾದರಿಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.

ಸರ್ಕಾರದ ಕಡೆಯಿಂದ, ಭೇದಾತ್ಮಕ ಗೌಪ್ಯತೆಯು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕ್ರಾಂತಿಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಜನಗಣತಿ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯಲ್ಲಿ ವಿಭಿನ್ನ ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಬಳಕೆಯು ನೀತಿ-ನಿರ್ಮಾಣಕ್ಕಾಗಿ ನಿಖರವಾದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸುವಾಗ ನಾಗರಿಕರ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸರ್ಕಾರಗಳು ಅದರ ಸರಿಯಾದ ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ವಿಭಿನ್ನ ಗೌಪ್ಯತೆಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಬೇಕಾಗಬಹುದು. ಈ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಗೌಪ್ಯತೆ-ಕೇಂದ್ರಿತ ವಿಧಾನಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ನಾಗರಿಕರು ಮತ್ತು ಅವರ ಸರ್ಕಾರಗಳ ನಡುವೆ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುತ್ತದೆ. 

ಭೇದಾತ್ಮಕ ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಪರಿಣಾಮಗಳು

ವಿಭಿನ್ನ ಗೌಪ್ಯತೆಯ ವ್ಯಾಪಕ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು: 

• ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬಳಕೆದಾರರ ಡೇಟಾದ ಕೊರತೆಯು ಅದನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡದಂತೆ ಕಂಪನಿಗಳನ್ನು ನಿರುತ್ಸಾಹಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಮತ್ತು ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಉದ್ದೇಶಿತ ಜಾಹೀರಾತುಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
• ಸೈಬರ್ ಸೆಕ್ಯುರಿಟಿ ವಕೀಲರು ಮತ್ತು ತಜ್ಞರಿಗೆ ವಿಶಾಲವಾದ ಉದ್ಯೋಗ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯನ್ನು ರಚಿಸುವುದು. 
• ಅಪರಾಧಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಕಾನೂನು ಜಾರಿ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾದ ಕೊರತೆಯು ನಿಧಾನಗತಿಯ ಬಂಧನಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. 
• ಹೊಸ ಶಾಸನವು ಹೆಚ್ಚು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಡೇಟಾ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ಕಾನೂನುಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸರ್ಕಾರಗಳು, ನಿಗಮಗಳು ಮತ್ತು ನಾಗರಿಕರ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ಮರುರೂಪಿಸುತ್ತದೆ.
• ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಾ ಗುಂಪುಗಳ ನ್ಯಾಯಯುತ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ, ಹೆಚ್ಚು ಸಮಾನ ನೀತಿಗಳು ಮತ್ತು ಸೇವೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
• ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿನ ಆವಿಷ್ಕಾರವು ಹೊಸ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ, ಅದು ಖಾಸಗಿತನಕ್ಕೆ ಧಕ್ಕೆಯಾಗದಂತೆ ಡೇಟಾದಿಂದ ಕಲಿಯಬಹುದು.

ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

• ಪ್ರಮುಖ ಟೆಕ್ ಕಾರ್ಪೊರೇಶನ್‌ಗಳು ತಮ್ಮ ವ್ಯವಹಾರ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ವಿಭಿನ್ನ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದೆಂದು ನೀವು ಭಾವಿಸುತ್ತೀರಾ? 
• ಗುರಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಹ್ಯಾಕರ್‌ಗಳು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಕಾದಂಬರಿ ಭೇದಾತ್ಮಕ ಗೌಪ್ಯತೆ ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ನೀವು ನಂಬುತ್ತೀರಾ?