Privacidade diferencial: o ruído branco da cibersegurança

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  Previsão Quantumrun
• 17 de dezembro de 2021

Resumo do insight

A privacidade diferencial, um método que introduz um nível de incerteza para proteger os dados dos utilizadores, está a transformar a forma como os dados são tratados em vários setores. Esta abordagem permite a extração de informações essenciais sem comprometer os dados pessoais, levando a uma potencial mudança na propriedade dos dados, onde os indivíduos têm mais controlo sobre as suas informações. A adoção de privacidade diferencial poderá ter implicações abrangentes, desde a reformulação da legislação e a promoção de uma representação justa em decisões baseadas em dados, até ao estímulo à inovação na ciência dos dados e à criação de novas oportunidades na segurança cibernética.

Contexto de privacidade diferencial

As infraestruturas atuais são executadas em big data, que são grandes conjuntos de dados usados ​​por governos, pesquisadores acadêmicos e analistas de dados para descobrir padrões que os ajudarão na tomada de decisões estratégicas. No entanto, os sistemas raramente levam em conta os riscos potenciais para a privacidade e proteção dos usuários. Por exemplo, grandes empresas de tecnologia como Facebook, Google, Apple e Amazon são conhecidas por violações de dados que podem ter consequências prejudiciais nos dados dos utilizadores em vários ambientes, como hospitais, bancos e organizações governamentais. 

Por estas razões, os cientistas da computação estão se concentrando no desenvolvimento de um novo sistema para armazenar dados que não viole a privacidade do usuário. A privacidade diferencial é um novo método de proteção dos dados do usuário armazenados na internet. Ele funciona introduzindo certos níveis de distração ou ruído branco no processo de coleta de dados, impedindo o rastreamento preciso dos dados de um usuário. Essa abordagem fornece às corporações todos os dados essenciais sem revelar informações pessoais.

A matemática da privacidade diferencial existe desde a década de 2010, e a Apple e o Google já adotaram esse método nos últimos anos. Os cientistas treinam algoritmos para adicionar uma porcentagem conhecida de probabilidade incorreta ao conjunto de dados, para que ninguém possa rastrear informações para um usuário. Então, um algoritmo pode facilmente subtrair a probabilidade de obter os dados reais, mantendo o anonimato do usuário. Os fabricantes podem instalar a privacidade diferencial local no dispositivo de um usuário ou adicioná-la como privacidade diferencial centralizada após a coleta de dados. No entanto, a privacidade diferencial centralizada ainda corre o risco de violações na fonte. 

Impacto disruptivo

À medida que mais pessoas tomam consciência da privacidade diferencial, podem exigir mais controlo sobre os seus dados, levando a uma mudança na forma como as empresas tecnológicas lidam com as informações dos utilizadores. Por exemplo, os indivíduos podem ter a opção de ajustar o nível de privacidade que desejam para os seus dados, permitindo-lhes equilibrar entre serviços personalizados e privacidade. Esta tendência poderá levar a uma nova era de propriedade de dados, onde os indivíduos têm uma palavra a dizer sobre a forma como os seus dados são utilizados, promovendo um sentimento de confiança e segurança no mundo digital.

À medida que os consumidores se tornam mais preocupados com a privacidade, as empresas que priorizam a proteção de dados poderão atrair mais clientes. No entanto, isto também significa que as empresas terão de investir no desenvolvimento de sistemas de privacidade diferenciados, o que poderá ser um empreendimento significativo. Além disso, as empresas poderão ter de navegar no cenário complexo das leis internacionais de privacidade, o que poderá levar ao desenvolvimento de modelos de privacidade flexíveis e adaptáveis ​​a várias jurisdições.

Do lado do governo, a privacidade diferencial poderá revolucionar a forma como os dados públicos são tratados. Por exemplo, a utilização de privacidade diferencial na recolha de dados do censo poderia garantir a privacidade dos cidadãos, ao mesmo tempo que fornece dados estatísticos precisos para a elaboração de políticas. No entanto, os governos poderão ter de estabelecer regulamentos e normas claras para a privacidade diferencial, a fim de garantir a sua implementação adequada. Este desenvolvimento poderá levar a uma abordagem mais centrada na privacidade na gestão de dados públicos, promovendo a transparência e a confiança entre os cidadãos e os seus respetivos governos. 

Implicações da privacidade diferencial

Implicações mais amplas da privacidade diferencial podem incluir: 

• A falta de dados específicos dos utilizadores desencoraja as empresas de rastreá-los e leva a uma redução na utilização de anúncios direcionados nas redes sociais e nos motores de busca.
• Criar um mercado de trabalho mais amplo para defensores e especialistas em segurança cibernética. 
• A falta de dados disponíveis para que as agências de aplicação da lei rastreiem os criminosos, o que leva a detenções mais lentas. 
• Nova legislação que conduz a leis de proteção de dados mais rigorosas e que potencialmente remodela a relação entre governos, empresas e cidadãos.
• Representação justa de todos os grupos na tomada de decisões baseada em dados, levando a políticas e serviços mais equitativos.
• Inovação em ciência de dados e aprendizado de máquina levando ao desenvolvimento de novos algoritmos e técnicas que podem aprender com os dados sem comprometer a privacidade.

Questões a considerar

• Você acha que as grandes corporações de tecnologia podem incorporar totalmente a privacidade diferencial em seus modelos de negócios? 
• Você acredita que os hackers acabarão sendo capazes de superar novas barreiras de privacidade diferenciadas para acessar os dados de destino?