Дифференциалдык купуялуулук: киберкоопсуздуктун ак ызы-чуусу

• Author:
• Жазуучу аты

  Quantumrun Foresight
• December 17, 2021

Кыскача түшүнүк

Дифференциалдык купуялык, колдонуучунун маалыматтарын коргоо үчүн белгисиздиктин деңгээлин киргизген ыкма, ар кандай секторлор боюнча маалыматтарды иштетүү ыкмасын өзгөртөт. Бул ыкма жеке маалыматтарга доо кетирбестен маанилүү маалыматты алууга мүмкүндүк берет, бул маалыматтарга ээлик кылуунун потенциалдуу өзгөрүшүнө алып келет, бул жерде жеке адамдар өздөрүнүн маалыматын көбүрөөк көзөмөлдөй алышат. Дифференциалдык купуялуулуктун кабыл алынышы мыйзамдарды кайра калыптандыруудан жана маалыматтарга негизделген чечимдерде адилеттүү өкүлчүлүккө көмөк көрсөтүүдөн, маалымат илиминдеги инновацияларды стимулдаштыруудан жана киберкоопсуздукта жаңы мүмкүнчүлүктөрдү түзүүгө чейин кеңири масштабдуу кесепеттерге ээ болушу мүмкүн.

Дифференциалдык купуялык контексти

Учурдагы инфраструктуралар чоң маалыматтарда иштейт, алар өкмөттөр, академиялык изилдөөчүлөр жана маалымат талдоочулары стратегиялык чечимдерди кабыл алууда аларга жардам бере турган үлгүлөрдү табуу үчүн пайдаланган маалыматтардын чоң топтому. Бирок, системалар колдонуучулардын купуялуулугу жана корголушу үчүн потенциалдуу коркунучтарды чанда гана эске алат. Мисалы, Facebook, Google, Apple жана Amazon сыяктуу ири технологиялык компаниялар ооруканалар, банктар жана мамлекеттик уюмдар сыяктуу бир нече орнотууларда колдонуучунун маалыматтарына зыяндуу кесепеттерге алып келиши мүмкүн болгон маалыматтарды бузуулары менен белгилүү. 

Ушул себептерден улам, компьютер илимпоздору колдонуучунун купуялыгын бузбаган маалыматтарды сактоонун жаңы системасын иштеп чыгууга басым жасашууда. Дифференциалдык купуялык - бул интернетте сакталган колдонуучунун маалыматтарын коргоонун жаңы ыкмасы. Ал маалымат чогултуу процессине алаксытуу же ак ызы-чуунун белгилүү деңгээлдерин киргизүү менен иштейт, бул колдонуучунун маалыматтарына так көз салууга жол бербейт. Бул ыкма корпорацияларды жеке маалыматты ачыкка чыгарбастан бардык маанилүү маалыматтар менен камсыз кылат.

Дифференциалдык купуялуулуктун математикасы 2010-жылдардан бери пайда болгон жана Apple жана Google акыркы жылдары бул ыкманы кабыл алышкан. Окумуштуулар маалымат топтомуна туура эмес ыктымалдуулуктун белгилүү пайызын кошуу үчүн алгоритмдерди үйрөтүшөт, ошондуктан эч ким колдонуучуга маалымат издей албайт. Андан кийин, алгоритм колдонуучунун анонимдүүлүгүн сактап, чыныгы маалыматтарды алуу ыктымалдыгын оңой эле алып салат. Өндүрүүчүлөр колдонуучунун түзмөгүнө жергиликтүү дифференциалдык купуялуулукту орното алат же маалыматтарды чогулткандан кийин аны борборлоштурулган дифференциалдык купуялуулук катары кошо алат. Бирок, борборлоштурулган дифференциалдык купуялуулук дагы эле булакта бузулуу коркунучунда турат. 

Бузуучу таасир

Көбүрөөк адамдар дифференциалдык купуялуулукту билген сайын, алар өздөрүнүн маалыматтарын көбүрөөк көзөмөлдөөнү талап кылышы мүмкүн, бул технологиялык компаниялардын колдонуучу маалыматын башкаруу ыкмасын өзгөртүүгө алып келет. Мисалы, жеке адамдар жекелештирилген кызматтар менен купуялуулуктун ортосунда тең салмактуулукту сактоого мүмкүндүк берип, алардын маалыматы үчүн каалаган купуялык деңгээлин тууралоо мүмкүнчүлүгүнө ээ болушу мүмкүн. Бул тенденция маалыматтарга ээлик кылуунун жаңы дооруна алып келиши мүмкүн, мында инсандар өздөрүнүн маалыматтары кандайча колдонулуп жатканы боюнча өз пикирин айтып, санариптик дүйнөдө ишеним жана коопсуздук сезимин кубаттайт.

Керектөөчүлөр купуялуулукка көбүрөөк маани берген сайын, маалыматтарды коргоого артыкчылык берген ишканалар көбүрөөк кардарларды тарта алышат. Бирок, бул ошондой эле компаниялар олуттуу иш болушу мүмкүн дифференциалдык купуялык системаларын өнүктүрүүгө инвестиция керек дегенди билдирет. Андан тышкары, компаниялар купуялык боюнча эл аралык мыйзамдардын татаал ландшафтында багыт алышы керек болушу мүмкүн, бул ар кандай юрисдикцияларга ыңгайлашкан купуялыктын ийкемдүү моделдерин иштеп чыгууга алып келиши мүмкүн.

Өкмөт тараптан, дифференциалдык купуялык коомдук маалыматтарды иштетүү ыкмасын өзгөртүшү мүмкүн. Мисалы, эл каттоо маалыматтарын чогултууда дифференциалдык купуялуулукту колдонуу саясатты иштеп чыгуу үчүн так статистикалык маалыматтарды берүү менен бирге жарандардын купуялуулугун камсыздай алат. Бирок, өкмөттөр анын туура ишке ашырылышын камсыз кылуу үчүн дифференциалдык купуялуулук үчүн так ченемдерди жана стандарттарды түзүшү керек болушу мүмкүн. Бул өнүгүү жарандардын жана алардын өкмөттөрүнүн ортосундагы ачык-айкындуулукту жана ишенимди камсыз кылуу менен мамлекеттик маалыматтарды башкарууга көбүрөөк купуялыкка багытталган мамилеге алып келиши мүмкүн. 

Дифференциалдык купуялуулуктун кесепеттери

Дифференциалдык купуялуулуктун кеңири кесепеттери төмөнкүлөрдү камтышы мүмкүн: 

• Колдонуучунун конкреттүү маалыматтарынын жоктугу компанияларды ага көз салуудан тайдырат жана социалдык медиада жана издөө системаларында максаттуу жарнамаларды колдонуунун кыскарышына алып келет.
• Киберкоопсуздуктун жактоочулары жана эксперттери үчүн кеңири жумуш рыногун түзүү. 
• Укук коргоо органдарына кылмышкерлерди көзөмөлдөө үчүн маалыматтардын жетишсиздиги, ал эми камоо жайыраак болот. 
• Жаңы мыйзамдар маалыматтарды коргоо мыйзамдарын катаалдаштырууга алып келет жана өкмөттөрдүн, корпорациялардын жана жарандардын ортосундагы мамилени кайра түзө алат.
• Маалыматтарга негизделген чечимдерди кабыл алууда бардык топтордун адилеттүү өкүлчүлүгү, адилеттүү саясатка жана кызматтарга алып келет.
• Маалымат илиминдеги инновация жана машинаны үйрөнүү жаңы алгоритмдерди жана техникаларды иштеп чыгууга алып келет, алар купуялуулукка доо кетирбестен маалыматтардан үйрөнө алышат.

Карала турган суроолор

• Сиздин оюңузча, ири технологиялык корпорациялар дифференциалдык купуялуулукту бизнес моделдерине толук киргизе алабы? 
• Сиз хакерлер максаттуу маалыматтарга жетүү үчүн жаңы дифференциалдык купуялык тоскоолдуктарынан ашып кете аларына ишенесизби?