Privasi berbeza: Bunyi putih keselamatan siber

• Pengarang
• Nama pengarang

  Quantumrun Foresight
• Disember 17, 2021

Ringkasan cerapan

Privasi pembezaan, kaedah yang memperkenalkan tahap ketidakpastian untuk melindungi data pengguna, sedang mengubah cara data dikendalikan merentas pelbagai sektor. Pendekatan ini membolehkan pengekstrakan maklumat penting tanpa menjejaskan butiran peribadi, yang membawa kepada potensi perubahan dalam pemilikan data di mana individu mempunyai lebih kawalan ke atas maklumat mereka. Penggunaan privasi pembezaan boleh mempunyai implikasi yang luas, daripada membentuk semula perundangan dan mempromosikan perwakilan adil dalam keputusan yang dipacu data, kepada merangsang inovasi dalam sains data dan mencipta peluang baharu dalam keselamatan siber.

Konteks privasi yang berbeza

Infrastruktur semasa berjalan pada data besar, yang merupakan set data besar yang digunakan oleh kerajaan, penyelidik akademik dan penganalisis data untuk menemui corak yang akan membantu mereka dalam membuat keputusan strategik. Walau bagaimanapun, sistem jarang mengambil kira potensi bahaya untuk privasi dan perlindungan pengguna. Contohnya, syarikat teknologi utama seperti Facebook, Google, Apple dan Amazon terkenal dengan pelanggaran data yang boleh mendatangkan kesan berbahaya pada data pengguna dalam berbilang tetapan, seperti hospital, bank dan organisasi kerajaan. 

Atas sebab ini, saintis komputer menumpukan pada membangunkan sistem baharu untuk menyimpan data yang tidak melanggar privasi pengguna. Privasi pembezaan ialah kaedah baharu untuk melindungi data pengguna yang disimpan di internet. Ia berfungsi dengan memperkenalkan tahap gangguan atau hingar putih tertentu ke dalam proses pengumpulan data, menghalang penjejakan tepat data pengguna. Pendekatan itu menyediakan syarikat dengan semua data penting tanpa mendedahkan maklumat peribadi.

Matematik untuk privasi pembezaan telah wujud sejak tahun 2010-an, dan Apple dan Google telah pun menggunakan kaedah ini dalam beberapa tahun kebelakangan ini. Para saintis melatih algoritma untuk menambah peratusan kebarangkalian salah yang diketahui pada set data supaya tiada siapa yang dapat mengesan maklumat kepada pengguna. Kemudian, algoritma boleh dengan mudah menolak kebarangkalian untuk mendapatkan data sebenar sambil mengekalkan kerahasiaan pengguna. Pengilang boleh sama ada memasang privasi pembezaan tempatan ke dalam peranti pengguna atau menambahkannya sebagai privasi pembezaan terpusat selepas mengumpul data. Walau bagaimanapun, privasi pembezaan terpusat masih berisiko pelanggaran pada sumber. 

Kesan yang mengganggu

Apabila lebih ramai orang menyedari tentang privasi berbeza, mereka mungkin menuntut lebih banyak kawalan ke atas data mereka, yang membawa kepada perubahan dalam cara syarikat teknologi mengendalikan maklumat pengguna. Sebagai contoh, individu mungkin mempunyai pilihan untuk melaraskan tahap privasi yang mereka inginkan untuk data mereka, membolehkan mereka mengimbangi antara perkhidmatan yang diperibadikan dan privasi. Aliran ini boleh membawa kepada era baharu pemilikan data, di mana individu mempunyai suara dalam cara data mereka digunakan, memupuk rasa amanah dan keselamatan dalam dunia digital.

Apabila pengguna menjadi lebih mementingkan privasi, perniagaan yang mengutamakan perlindungan data boleh menarik lebih ramai pelanggan. Walau bagaimanapun, ini juga bermakna bahawa syarikat perlu melabur dalam membangunkan sistem privasi berbeza, yang boleh menjadi usaha yang penting. Tambahan pula, syarikat mungkin perlu menavigasi landskap kompleks undang-undang privasi antarabangsa, yang boleh membawa kepada pembangunan model privasi fleksibel yang boleh disesuaikan dengan pelbagai bidang kuasa.

Di pihak kerajaan, privasi berbeza boleh merevolusikan cara data awam dikendalikan. Sebagai contoh, penggunaan privasi pembezaan dalam pengumpulan data banci boleh memastikan privasi rakyat sambil tetap menyediakan data statistik yang tepat untuk membuat dasar. Walau bagaimanapun, kerajaan mungkin perlu mewujudkan peraturan dan piawaian yang jelas untuk privasi berbeza bagi memastikan pelaksanaannya yang betul. Perkembangan ini boleh membawa kepada pendekatan yang lebih tertumpu kepada privasi kepada pengurusan data awam, menggalakkan ketelusan dan kepercayaan antara rakyat dan kerajaan masing-masing. 

Implikasi privasi berbeza

Implikasi yang lebih luas daripada privasi pembezaan mungkin termasuk: 

• Kekurangan data pengguna tertentu tidak menggalakkan syarikat menjejakinya dan membawa kepada pengurangan penggunaan iklan yang disasarkan di media sosial dan enjin carian.
• Mewujudkan pasaran kerja yang lebih luas untuk penyokong dan pakar keselamatan siber. 
• Kekurangan data yang tersedia untuk agensi penguatkuasaan undang-undang untuk mengesan penjenayah yang membawa kepada penangkapan yang lebih perlahan. 
• Perundangan baharu yang membawa kepada undang-undang perlindungan data yang lebih ketat dan berpotensi membentuk semula hubungan antara kerajaan, syarikat dan rakyat.
• Perwakilan adil semua kumpulan dalam membuat keputusan berasaskan data, yang membawa kepada dasar dan perkhidmatan yang lebih saksama.
• Inovasi dalam sains data dan pembelajaran mesin yang membawa kepada pembangunan algoritma dan teknik baharu yang boleh belajar daripada data tanpa menjejaskan privasi.

Soalan yang perlu dipertimbangkan

• Adakah anda fikir syarikat teknologi utama boleh memasukkan sepenuhnya privasi berbeza ke dalam model perniagaan mereka? 
• Adakah anda percaya penggodam akhirnya akan dapat melepasi halangan privasi pembezaan novel untuk mengakses data sasaran?