Differentiële privacy: de witte ruis van cyberbeveiliging

• Auteur:
• auteursnaam

  Quantumrun-prognose
• 17 december 2021

Samenvatting inzicht

Differentiële privacy, een methode die een niveau van onzekerheid introduceert om gebruikersgegevens te beschermen, transformeert de manier waarop gegevens in verschillende sectoren worden verwerkt. Deze aanpak maakt het mogelijk essentiële informatie te extraheren zonder persoonlijke gegevens in gevaar te brengen, wat leidt tot een mogelijke verschuiving in het eigendom van gegevens, waarbij individuen meer controle over hun informatie hebben. De adoptie van gedifferentieerde privacy kan verstrekkende gevolgen hebben, van het hervormen van de wetgeving en het bevorderen van eerlijke vertegenwoordiging in datagestuurde beslissingen tot het stimuleren van innovatie in datawetenschap en het creëren van nieuwe kansen op het gebied van cyberbeveiliging.

Differentiële privacycontext

De huidige infrastructuren draaien op big data, dit zijn grote datasets die door overheden, academische onderzoekers en data-analisten worden gebruikt om patronen te ontdekken die hen zullen helpen bij strategische besluitvorming. De systemen houden echter zelden rekening met de mogelijke gevaren voor de privacy en bescherming van gebruikers. Grote technologiebedrijven als Facebook, Google, Apple en Amazon staan ​​bijvoorbeeld bekend om datalekken die schadelijke gevolgen kunnen hebben voor gebruikersgegevens in meerdere omgevingen, zoals ziekenhuizen, banken en overheidsorganisaties. 

Om deze redenen concentreren computerwetenschappers zich op het ontwikkelen van een nieuw systeem voor het opslaan van gegevens dat de privacy van gebruikers niet schendt. Differentiële privacy is een nieuwe methode voor het beschermen van gebruikersgegevens die op internet zijn opgeslagen. Het werkt door bepaalde niveaus van afleiding of witte ruis in het gegevensverzamelingsproces te introduceren, waardoor het nauwkeurig volgen van de gegevens van een gebruiker wordt voorkomen. Die aanpak biedt bedrijven alle essentiële gegevens zonder persoonlijke informatie vrij te geven.

De wiskunde voor differentiële privacy bestaat al sinds de jaren 2010 en Apple en Google hebben deze methode de afgelopen jaren al toegepast. Wetenschappers trainen algoritmen om een ​​bekend percentage onjuiste waarschijnlijkheid aan de dataset toe te voegen, zodat niemand informatie naar een gebruiker kan herleiden. Vervolgens kan een algoritme eenvoudig de kans aftrekken om de werkelijke gegevens te verkrijgen, terwijl de anonimiteit van de gebruiker behouden blijft. Fabrikanten kunnen lokale differentiële privacy installeren op het apparaat van een gebruiker of deze toevoegen als gecentraliseerde differentiële privacy na het verzamelen van gegevens. Gecentraliseerde differentiële privacy loopt echter nog steeds het risico van inbreuken bij de bron. 

Disruptieve impact

Naarmate meer mensen zich bewust worden van de verschillen in privacy, kunnen ze meer controle over hun gegevens eisen, wat leidt tot een verschuiving in de manier waarop technologiebedrijven met gebruikersinformatie omgaan. Individuen kunnen bijvoorbeeld de mogelijkheid hebben om het privacyniveau dat zij voor hun gegevens wensen aan te passen, waardoor zij een evenwicht kunnen vinden tussen gepersonaliseerde diensten en privacy. Deze trend zou kunnen leiden tot een nieuw tijdperk van data-eigendom, waarin individuen inspraak hebben in de manier waarop hun data worden gebruikt, waardoor een gevoel van vertrouwen en veiligheid in de digitale wereld wordt bevorderd.

Naarmate consumenten meer privacybewust worden, kunnen bedrijven die prioriteit geven aan gegevensbescherming meer klanten aantrekken. Dit betekent echter ook dat bedrijven zullen moeten investeren in de ontwikkeling van gedifferentieerde privacysystemen, wat een aanzienlijke onderneming kan zijn. Bovendien moeten bedrijven mogelijk hun weg vinden in het complexe landschap van internationale privacywetgeving, wat zou kunnen leiden tot de ontwikkeling van flexibele privacymodellen die aan verschillende rechtsgebieden kunnen worden aangepast.

Aan de kant van de overheid zou differentiële privacy een revolutie teweeg kunnen brengen in de manier waarop met openbare gegevens wordt omgegaan. Het gebruik van gedifferentieerde privacy bij het verzamelen van censusgegevens zou bijvoorbeeld de privacy van burgers kunnen garanderen en toch nauwkeurige statistische gegevens voor beleidsvorming kunnen opleveren. Het is echter mogelijk dat overheden duidelijke regels en standaarden voor differentiële privacy moeten vaststellen om de juiste implementatie ervan te garanderen. Deze ontwikkeling zou kunnen leiden tot een meer op privacy gerichte benadering van het beheer van openbare gegevens, waardoor de transparantie en het vertrouwen tussen burgers en hun respectieve overheden worden bevorderd. 

Implicaties van differentiële privacy

Bredere implicaties van differentiële privacy kunnen zijn: 

• Een gebrek aan specifieke gebruikersgegevens ontmoedigt bedrijven om deze te volgen en leidt tot een vermindering van het gebruik van gerichte advertenties op sociale media en zoekmachines.
• Het creëren van een bredere arbeidsmarkt voor pleitbezorgers en experts op het gebied van cyberbeveiliging. 
• Een gebrek aan gegevens beschikbaar voor wetshandhavingsinstanties om criminelen op te sporen, wat leidt tot langzamere arrestaties. 
• Nieuwe wetgeving die leidt tot strengere wetten op gegevensbescherming en mogelijk de relatie tussen overheden, bedrijven en burgers opnieuw vormgeeft.
• Een eerlijke vertegenwoordiging van alle groepen in datagestuurde besluitvorming, wat leidt tot rechtvaardiger beleid en diensten.
• Innovatie in datawetenschap en machine learning leidt tot de ontwikkeling van nieuwe algoritmen en technieken die van data kunnen leren zonder de privacy in gevaar te brengen.

Vragen om te overwegen

• Denk je dat grote technologiebedrijven differentiële privacy volledig in hun bedrijfsmodellen kunnen opnemen? 
• Gelooft u dat hackers uiteindelijk nieuwe, differentiële privacybarrières zullen kunnen overwinnen om toegang te krijgen tot doelgegevens?