Диференцијална приватност: Белиот шум на сајбер безбедноста

• автор:
• име на авторот

  Quantumrun Foresight
• Декември 17, 2021

Резиме на увид

Диференцијалната приватност, метод кој воведува ниво на несигурност за заштита на корисничките податоци, го трансформира начинот на кој се постапува со податоците низ различни сектори. Овој пристап овозможува екстракција на суштински информации без да се загрозат личните детали, што доведува до потенцијална промена во сопственоста на податоците каде што поединците имаат поголема контрола врз нивните информации. Усвојувањето на диференцијалната приватност може да има широки импликации, од преобликување на законодавството и промовирање правична застапеност во одлуките водени од податоци, до стимулирање на иновациите во науката за податоци и создавање нови можности во сајбер-безбедноста.

Диференцијален контекст на приватност

Тековните инфраструктури работат на големи податоци, кои се големи збирки на податоци што ги користат владите, академските истражувачи и аналитичарите на податоци за да откријат шеми што ќе им помогнат во донесувањето стратегиски одлуки. Сепак, системите ретко ги земаат предвид потенцијалните опасности за приватноста и заштитата на корисниците. На пример, големите технолошки компании како Фејсбук, Гугл, Епл и Амазон се познати по прекршувањето на податоците што може да има штетни последици врз податоците на корисниците во повеќе поставувања, како што се болниците, банките и владините организации. 

Поради овие причини, компјутерските научници се фокусираат на развој на нов систем за складирање на податоци што не ја нарушува приватноста на корисниците. Диференцијалната приватност е нов метод за заштита на корисничките податоци зачувани на интернет. Работи со воведување одредени нивоа на одвраќање или бел шум во процесот на собирање податоци, спречувајќи прецизно следење на податоците на корисникот. Тој пристап ги обезбедува корпорациите со сите суштински податоци без да открива лични информации.

Математиката за диференцијална приватност постои од 2010-тите, а Apple и Google веќе го усвоија овој метод во последниве години. Научниците обучуваат алгоритми да додадат познат процент на неточна веројатност во збирот на податоци, така што никој не може да следи информации до корисникот. Потоа, алгоритам лесно може да ја одземе веројатноста за добивање на вистинските податоци додека ја одржува анонимноста на корисникот. Производителите можат или да инсталираат локална диференцијална приватност во уредот на корисникот или да ја додадат како централизирана диференцијална приватност по собирањето податоци. Сепак, централизираната диференцијална приватност сè уште е изложена на ризик од прекршување на изворот. 

Нарушувачко влијание

Како што повеќе луѓе стануваат свесни за диференцијалната приватност, тие може да бараат поголема контрола врз нивните податоци, што ќе доведе до промена во начинот на кој технолошките компании се справуваат со информациите за корисниците. На пример, поединците може да имаат можност да го приспособат нивото на приватност што го сакаат за нивните податоци, овозможувајќи им да балансираат помеѓу персонализираните услуги и приватноста. Овој тренд би можел да доведе до нова ера на сопственост на податоци, каде што поединците имаат збор за тоа како се користат нивните податоци, поттикнувајќи чувство на доверба и безбедност во дигиталниот свет.

Како што потрошувачите стануваат посвесни за приватноста, бизнисите кои даваат приоритет на заштитата на податоците би можеле да привлечат повеќе клиенти. Сепак, ова исто така значи дека компаниите ќе треба да инвестираат во развој на диференцијални системи за приватност, што може да биде значаен потфат. Понатаму, компаниите можеби ќе треба да се движат низ сложениот пејзаж на меѓународните закони за приватност, што може да доведе до развој на флексибилни модели за приватност прилагодливи на различни јурисдикции.

Од владината страна, диференцијалната приватност може да го револуционизира начинот на постапување со јавните податоци. На пример, употребата на диференцијална приватност при собирањето на пописните податоци може да ја обезбеди приватноста на граѓаните, а сепак да обезбеди точни статистички податоци за креирање политики. Сепак, владите можеби ќе треба да воспостават јасни регулативи и стандарди за диференцијална приватност за да обезбедат нејзино правилно спроведување. Овој развој би можел да доведе до пристап кој повеќе се фокусира на приватноста во управувањето со јавните податоци, промовирајќи ја транспарентноста и довербата меѓу граѓаните и нивните влади. 

Импликации на диференцијалната приватност

Пошироките импликации на диференцијалната приватност може да вклучуваат: 

• Недостатокот на конкретни податоци за корисници ги обесхрабрува компаниите да ги следат и доведува до намалување на употребата на насочени реклами на социјалните медиуми и пребарувачите.
• Создавање поширок пазар на труд за застапници и експерти за сајбер-безбедност. 
• Недостатокот на достапни податоци за агенциите за спроведување на законот за следење на криминалците што доведува до побавно апсење. 
• Новото законодавство води кон построги закони за заштита на податоците и потенцијално преобликување на односите меѓу владите, корпорациите и граѓаните.
• Правична застапеност на сите групи во донесувањето одлуки засновани на податоци, што води кон поправедни политики и услуги.
• Иновации во науката за податоци и машинско учење што доведува до развој на нови алгоритми и техники кои можат да учат од податоците без да се загрози приватноста.

Прашања што треба да се разгледаат

• Дали мислите дека големите технолошки корпорации можат целосно да вклучат диференцијална приватност во нивните деловни модели? 
• Дали верувате дека хакерите на крајот ќе можат да ги надминат новите диференцијални бариери за приватност за да пристапат до целните податоци?