Diferencialna zasebnost: beli šum kibernetske varnosti

• Avtor:
• ime avtorja

  Quantumrun Foresight
• December 17, 2021

Povzetek vpogleda

Diferencialna zasebnost, metoda, ki uvaja stopnjo negotovosti za zaščito uporabniških podatkov, spreminja način ravnanja s podatki v različnih sektorjih. Ta pristop omogoča pridobivanje bistvenih informacij brez ogrožanja osebnih podatkov, kar vodi do morebitnega premika v lastništvu podatkov, kjer imajo posamezniki večji nadzor nad svojimi informacijami. Sprejetje diferencirane zasebnosti bi lahko imelo obsežne posledice, od preoblikovanja zakonodaje in spodbujanja poštene zastopanosti pri odločitvah, ki temeljijo na podatkih, do spodbujanja inovacij v znanosti o podatkih in ustvarjanja novih priložnosti na področju kibernetske varnosti.

Različni kontekst zasebnosti

Trenutne infrastrukture delujejo na velikih podatkih, ki so veliki nizi podatkov, ki jih uporabljajo vlade, akademski raziskovalci in analitiki podatkov za odkrivanje vzorcev, ki jim bodo pomagali pri strateškem odločanju. Vendar pa sistemi le redko upoštevajo morebitne nevarnosti za zasebnost in zaščito uporabnikov. Velika tehnološka podjetja, kot so Facebook, Google, Apple in Amazon, so na primer znana po kršitvah podatkov, ki imajo lahko škodljive posledice za podatke uporabnikov v več okoljih, kot so bolnišnice, banke in vladne organizacije. 

Zaradi teh razlogov se računalničarji osredotočajo na razvoj novega sistema za shranjevanje podatkov, ki ne krši zasebnosti uporabnikov. Diferencialna zasebnost je nov način zaščite uporabniških podatkov, shranjenih na internetu. Deluje tako, da v proces zbiranja podatkov vnese določene ravni motenj ali belega šuma, kar prepreči natančno sledenje uporabnikovim podatkom. Ta pristop zagotavlja korporacijam vse bistvene podatke brez razkritja osebnih podatkov.

Matematika za diferencialno zasebnost obstaja že od leta 2010, Apple in Google pa sta to metodo že sprejela v zadnjih letih. Znanstveniki usposabljajo algoritme, da naboru podatkov dodajo znani odstotek nepravilne verjetnosti, tako da nihče ne more slediti informacijam do uporabnika. Nato lahko algoritem zlahka odšteje verjetnost, da pridobi dejanske podatke, hkrati pa ohrani anonimnost uporabnika. Proizvajalci lahko namestijo lokalno diferencialno zasebnost v uporabnikovo napravo ali pa jo po zbiranju podatkov dodajo kot centralizirano diferencialno zasebnost. Vendar je centralizirana diferencialna zasebnost še vedno v nevarnosti kršitev pri viru. 

Moteč vpliv

Ko se vse več ljudi zaveda diferencialne zasebnosti, bodo morda zahtevali več nadzora nad svojimi podatki, kar vodi do spremembe v tem, kako tehnološka podjetja ravnajo z uporabniškimi informacijami. Posamezniki imajo lahko na primer možnost, da prilagodijo raven zasebnosti, ki jo želijo za svoje podatke, kar jim omogoča ravnotežje med prilagojenimi storitvami in zasebnostjo. Ta trend bi lahko privedel do nove dobe lastništva podatkov, kjer imajo posamezniki besedo pri uporabi njihovih podatkov, kar spodbuja občutek zaupanja in varnosti v digitalnem svetu.

Ker se potrošniki bolj zavedajo zasebnosti, bi lahko podjetja, ki dajejo prednost zaščiti podatkov, pritegnila več strank. Vendar pa to tudi pomeni, da bodo morala podjetja vlagati v razvoj diferenciranih sistemov zasebnosti, kar bi lahko bil pomemben podvig. Poleg tega se bodo podjetja morda morala znajti v zapleteni pokrajini mednarodne zakonodaje o zasebnosti, kar bi lahko pripeljalo do razvoja prilagodljivih modelov zasebnosti, prilagodljivih različnim jurisdikcijam.

Na vladni strani bi diferencirana zasebnost lahko spremenila način ravnanja z javnimi podatki. Na primer, uporaba diferencialne zasebnosti pri zbiranju popisnih podatkov bi lahko zagotovila zasebnost državljanov, hkrati pa bi še vedno zagotavljala natančne statistične podatke za oblikovanje politik. Vendar pa bodo vlade morda morale določiti jasne predpise in standarde za diferencirano zasebnost, da zagotovijo njeno pravilno izvajanje. Ta razvoj bi lahko privedel do pristopa k upravljanju javnih podatkov, ki bi bil bolj osredotočen na zasebnost, ter spodbujal preglednost in zaupanje med državljani in njihovimi vladami. 

Posledice diferencialne zasebnosti

Širše posledice diferencialne zasebnosti lahko vključujejo: 

• Pomanjkanje posebnih podatkov o uporabnikih odvrača podjetja od sledenja in vodi k zmanjšanju uporabe ciljanih oglasov na družbenih medijih in iskalnikih.
• Ustvarjanje širšega trga dela za zagovornike in strokovnjake kibernetske varnosti. 
• Pomanjkanje podatkov, ki so na voljo organom pregona za sledenje kriminalcem, vodi do počasnejših aretacij. 
• Nova zakonodaja, ki vodi do strožjih zakonov o varstvu podatkov in potencialno preoblikuje odnose med vladami, korporacijami in državljani.
• Poštena zastopanost vseh skupin pri odločanju na podlagi podatkov, kar vodi do pravičnejših politik in storitev.
• Inovacije v podatkovni znanosti in strojnem učenju vodijo v razvoj novih algoritmov in tehnik, ki se lahko učijo iz podatkov brez ogrožanja zasebnosti.

Vprašanja, ki jih je treba upoštevati

• Ali menite, da lahko velike tehnološke korporacije v celoti vključijo diferencialno zasebnost v svoje poslovne modele? 
• Ali verjamete, da bodo hekerji sčasoma lahko presegli nove diferencialne ovire glede zasebnosti za dostop do ciljnih podatkov?