Diferansiyel gizlilik: Siber güvenliğin beyaz gürültüsü

• Yazar:
• Yazar adı

  Kuantumrun Öngörüsü
• 17 Aralık 2021

Analiz özeti

Kullanıcı verilerini korumak için bir düzeyde belirsizlik getiren bir yöntem olan farklı gizlilik, çeşitli sektörlerde verilerin işlenme biçimini dönüştürüyor. Bu yaklaşım, kişisel ayrıntılardan ödün vermeden temel bilgilerin çıkarılmasına olanak tanıyarak, veri sahipliğinde bireylerin kendi bilgileri üzerinde daha fazla kontrole sahip olacağı potansiyel bir değişime yol açar. Farklı mahremiyetin benimsenmesi, mevzuatın yeniden şekillendirilmesi ve veriye dayalı kararlarda adil temsilin teşvik edilmesinden, veri biliminde yenilikçiliğin teşvik edilmesine ve siber güvenlikte yeni fırsatlar yaratılmasına kadar geniş kapsamlı sonuçlara sahip olabilir.

Diferansiyel gizlilik bağlamı

Mevcut altyapılar, hükümetler, akademik araştırmacılar ve veri analistleri tarafından stratejik karar vermede kendilerine yardımcı olacak kalıpları keşfetmek için kullanılan büyük veri kümeleri olan büyük veriler üzerinde çalışır. Ancak sistemler, kullanıcıların gizliliği ve korunmasına yönelik potansiyel tehlikeleri nadiren hesaba katar. Örneğin; Facebook, Google, Apple ve Amazon gibi büyük teknoloji şirketleri, hastaneler, bankalar ve devlet kurumları gibi birden fazla ortamda kullanıcı verileri üzerinde zararlı sonuçlar doğurabilecek veri ihlalleriyle tanınıyor. 

Bu nedenlerden dolayı bilgisayar bilimcileri, kullanıcı mahremiyetini ihlal etmeyen verileri depolamak için yeni bir sistem geliştirmeye odaklanıyor. Diferansiyel gizlilik, internette depolanan kullanıcı verilerini korumanın yeni bir yöntemidir. Veri toplama sürecine belirli seviyelerde dikkat dağınıklığı veya beyaz gürültü ekleyerek çalışır ve bir kullanıcının verilerinin doğru şekilde izlenmesini engeller. Bu yaklaşım, şirketlere kişisel bilgileri ifşa etmeden tüm gerekli verileri sağlar.

Diferansiyel gizliliğin matematiği 2010'lardan beri var ve Apple ve Google bu yöntemi son yıllarda zaten benimsedi. Bilim adamları, hiç kimsenin bir kullanıcıya ait bilgileri izleyememesi için veri kümesine bilinen bir yanlış olasılık yüzdesi eklemek için algoritmalar eğitir. Ardından, bir algoritma, kullanıcının anonimliğini korurken gerçek verileri elde etme olasılığını kolayca çıkarabilir. Üreticiler, bir kullanıcının cihazına yerel diferansiyel gizliliği yükleyebilir veya veri topladıktan sonra bunu merkezi diferansiyel gizliliği olarak ekleyebilir. Bununla birlikte, merkezileştirilmiş farklı gizlilik, kaynakta hala ihlal riski altındadır. 

Yıkıcı etki

Daha fazla kişi farklı mahremiyetin farkına vardıkça, verileri üzerinde daha fazla kontrol talep edebilirler ve bu da teknoloji şirketlerinin kullanıcı bilgilerini işleme biçiminde bir değişikliğe yol açabilir. Örneğin bireyler, kişiselleştirilmiş hizmetler ile gizlilik arasında denge kurmalarına olanak tanıyacak şekilde, verileri için istedikleri gizlilik düzeyini ayarlama seçeneğine sahip olabilir. Bu trend, bireylerin verilerinin nasıl kullanılacağı konusunda söz sahibi olduğu ve dijital dünyada güven ve emniyet duygusunun teşvik edildiği yeni bir veri sahipliği çağına yol açabilir.

Tüketiciler gizlilik konusunda daha bilinçli hale geldikçe, veri korumaya öncelik veren işletmeler daha fazla müşteri çekebilir. Ancak bu aynı zamanda şirketlerin farklı gizlilik sistemleri geliştirmeye yatırım yapmaları gerektiği anlamına da geliyor ki bu da önemli bir girişim olabilir. Ayrıca şirketlerin uluslararası gizlilik yasalarının karmaşık ortamında gezinmesi gerekebilir ve bu da çeşitli yargı bölgelerine uyarlanabilen esnek gizlilik modellerinin geliştirilmesine yol açabilir.

Hükümet tarafında, farklı mahremiyet, kamu verilerinin işlenme biçiminde devrim yaratabilir. Örneğin, nüfus sayımı verilerinin toplanmasında farklı mahremiyetin kullanılması, vatandaşların mahremiyetini sağlarken politika oluşturma için doğru istatistiksel veriler sağlamaya devam edebilir. Ancak hükümetlerin, farklı mahremiyetin düzgün bir şekilde uygulanmasını sağlamak için farklı mahremiyete yönelik açık düzenlemeler ve standartlar oluşturması gerekebilir. Bu gelişme, vatandaşlar ve ilgili hükümetler arasında şeffaflığı ve güveni teşvik ederek, kamu veri yönetimine yönelik daha mahremiyet odaklı bir yaklaşıma yol açabilir. 

Diferansiyel mahremiyetin etkileri

Farklı mahremiyetin daha geniş etkileri şunları içerebilir: 

• Belirli kullanıcı verilerinin bulunmaması, şirketlerin bu verileri takip etmelerini engelliyor ve sosyal medyada ve arama motorlarında hedefli reklamların kullanımının azalmasına yol açıyor.
• Siber güvenlik savunucuları ve uzmanları için daha geniş bir iş piyasası yaratmak. 
• Kolluk kuvvetlerinin suçluları takip edecek veri eksikliği, tutuklamaların yavaşlamasına neden oluyor. 
• Yeni mevzuat, daha sıkı veri koruma kanunlarına yol açacak ve potansiyel olarak hükümetler, şirketler ve vatandaşlar arasındaki ilişkiyi yeniden şekillendirecek.
• Veriye dayalı karar alma süreçlerinde tüm grupların adil temsili, daha eşitlikçi politika ve hizmetlerin sağlanması.
• Veri bilimi ve makine öğrenimindeki yenilikler, gizlilikten ödün vermeden verilerden öğrenebilen yeni algoritmaların ve tekniklerin geliştirilmesine yol açıyor.

Dikkate alınması gereken sorular

• Büyük teknoloji şirketlerinin farklı mahremiyeti iş modellerine tam olarak dahil edebileceğini düşünüyor musunuz? 
• Bilgisayar korsanlarının sonunda hedef verilere erişmek için yeni farklı gizlilik engellerini aşabileceklerine inanıyor musunuz?