Differentsial maxfiylik: kiberxavfsizlikning oq shovqini

• Muallif:
• Muallifning ismi

  Kvant davrini bashorat qilish
• Dekabr 17, 2021

Aniq xulosa

Differentsial maxfiylik, foydalanuvchi ma'lumotlarini himoya qilish uchun noaniqlik darajasini joriy qiluvchi usul turli sektorlarda ma'lumotlarni qayta ishlash usulini o'zgartiradi. Ushbu yondashuv shaxsiy ma'lumotlarni buzmasdan muhim ma'lumotlarni olish imkonini beradi, bu esa ma'lumotlarga egalik qilishning mumkin bo'lgan o'zgarishiga olib keladi, bunda shaxslar o'z ma'lumotlarini ko'proq nazorat qiladi. Differensial maxfiylikni qabul qilish qonunchilikni qayta shakllantirish va ma'lumotlarga asoslangan qarorlarda adolatli vakillikni rag'batlantirishdan ma'lumotlar fanida innovatsiyalarni rag'batlantirish va kiberxavfsizlikda yangi imkoniyatlar yaratishga qadar keng ko'lamli oqibatlarga olib kelishi mumkin.

Differentsial maxfiylik konteksti

Joriy infratuzilmalar hukumatlar, akademik tadqiqotchilar va ma'lumotlar tahlilchilari tomonidan strategik qarorlar qabul qilishda yordam beradigan modellarni aniqlash uchun foydalaniladigan katta ma'lumotlar to'plami bo'lgan katta ma'lumotlar asosida ishlaydi. Biroq, tizimlar foydalanuvchilarning maxfiyligi va himoyasi uchun potentsial xavflarni kamdan-kam hollarda hisobga oladi. Masalan, Facebook, Google, Apple va Amazon kabi yirik texnologiya kompaniyalari shifoxonalar, banklar va davlat tashkilotlari kabi bir nechta sozlamalarda foydalanuvchi maʼlumotlariga zararli oqibatlarga olib kelishi mumkin boʻlgan maʼlumotlar buzilishi bilan mashhur. 

Shu sabablarga ko'ra, kompyuter olimlari foydalanuvchi shaxsiy hayotini buzmaydigan ma'lumotlarni saqlash uchun yangi tizimni ishlab chiqishga e'tibor qaratmoqda. Differentsial maxfiylik - bu Internetda saqlangan foydalanuvchi ma'lumotlarini himoya qilishning yangi usuli. U ma'lumotlar yig'ish jarayoniga ma'lum darajadagi chalg'itish yoki oq shovqinni kiritish orqali ishlaydi va foydalanuvchi ma'lumotlarini aniq kuzatishni oldini oladi. Ushbu yondashuv korporatsiyalarga shaxsiy ma'lumotlarni oshkor qilmasdan barcha muhim ma'lumotlarni taqdim etadi.

Differensial maxfiylik uchun matematika 2010-yillardan beri mavjud va Apple va Google so'nggi yillarda bu usulni allaqachon qabul qilgan. Olimlar ma'lumotlar to'plamiga noto'g'ri ehtimollikning ma'lum foizini qo'shish uchun algoritmlarni o'rgatishadi, shunda hech kim foydalanuvchiga ma'lumotni kuzata olmaydi. Keyin, algoritm foydalanuvchining anonimligini saqlab, haqiqiy ma'lumotlarni olish ehtimolini osongina ayirib tashlashi mumkin. Ishlab chiqaruvchilar foydalanuvchi qurilmasiga mahalliy differentsial maxfiylikni oʻrnatishi yoki maʼlumotlarni yigʻishdan soʻng uni markazlashtirilgan differentsial maxfiylik sifatida qoʻshishi mumkin. Biroq, markazlashtirilgan differentsial maxfiylik hali ham manbada buzilish xavfi ostida. 

Buzg'unchi ta'sir

Ko'proq odamlar differensial maxfiylikdan xabardor bo'lishlari sababli, ular o'z ma'lumotlari ustidan ko'proq nazoratni talab qilishlari mumkin, bu esa texnologik kompaniyalarning foydalanuvchi ma'lumotlarini qanday boshqarishini o'zgartirishga olib keladi. Misol uchun, shaxslar shaxsiylashtirilgan xizmatlar va maxfiylik o'rtasida muvozanatni saqlashga imkon beruvchi o'z ma'lumotlari uchun xohlagan maxfiylik darajasini sozlash imkoniyatiga ega bo'lishi mumkin. Ushbu tendentsiya ma'lumotlarga egalik qilishning yangi davriga olib kelishi mumkin, bu erda shaxslar o'z ma'lumotlaridan qanday foydalanish haqida o'z so'zlariga ega bo'lib, raqamli dunyoda ishonch va xavfsizlik hissini uyg'otadi.

Iste'molchilar shaxsiy hayotga nisbatan ko'proq e'tiborga olinsa, ma'lumotlarni himoya qilishga ustuvor ahamiyat beradigan korxonalar ko'proq mijozlarni jalb qilishi mumkin. Biroq, bu shuni anglatadiki, kompaniyalar maxfiylikni saqlashning differentsial tizimlarini ishlab chiqishga sarmoya kiritishlari kerak, bu muhim tashabbus bo'lishi mumkin. Bundan tashqari, kompaniyalar xalqaro maxfiylik qonunlarining murakkab landshaftida harakat qilishlari kerak bo'lishi mumkin, bu esa turli yurisdiktsiyalarga moslashtirilgan moslashuvchan maxfiylik modellarini ishlab chiqishga olib kelishi mumkin.

Hukumat tomonida, differensial maxfiylik ommaviy ma'lumotlar bilan ishlashda inqilob qilishi mumkin. Masalan, aholini ro'yxatga olish ma'lumotlarini to'plashda differentsial maxfiylikdan foydalanish siyosatni ishlab chiqish uchun aniq statistik ma'lumotlarni taqdim etish bilan birga fuqarolarning shaxsiy hayotini ta'minlashi mumkin. Biroq, hukumatlar uning to'g'ri amalga oshirilishini ta'minlash uchun differentsial maxfiylik uchun aniq qoidalar va standartlarni o'rnatishi kerak bo'lishi mumkin. Ushbu rivojlanish davlat ma'lumotlarini boshqarishga ko'proq maxfiylikka yo'naltirilgan yondashuvga olib kelishi mumkin, bu fuqarolar va ularning tegishli hukumatlari o'rtasida shaffoflik va ishonchni rag'batlantirishi mumkin. 

Differensial maxfiylikning oqibatlari

Differensial maxfiylikning kengroq oqibatlari quyidagilarni o'z ichiga olishi mumkin: 

• Muayyan foydalanuvchi ma'lumotlarining yo'qligi kompaniyalarni ularni kuzatishdan to'sqinlik qiladi va ijtimoiy tarmoqlar va qidiruv tizimlarida maqsadli reklamalardan foydalanishning kamayishiga olib keladi.
• Kiberxavfsizlik tarafdorlari va ekspertlar uchun kengroq mehnat bozorini yaratish. 
• Huquqni muhofaza qilish idoralarida jinoyatchilarni kuzatib borish uchun ma'lumotlarning etishmasligi hibsga olishning sekinlashishiga olib keladi. 
• Yangi qonunchilik ma'lumotlarni himoya qilish bo'yicha yanada qat'iy qonunlarga olib keladi va hukumatlar, korporatsiyalar va fuqarolar o'rtasidagi munosabatlarni qayta shakllantiradi.
• Ma'lumotlarga asoslangan qarorlar qabul qilishda barcha guruhlarning adolatli vakilligi yanada adolatli siyosat va xizmatlarga olib keladi.
• Maxfiylikni buzmasdan ma'lumotlardan o'rganish mumkin bo'lgan yangi algoritm va texnikalarni ishlab chiqishga olib keladigan ma'lumotlar fanlari va mashinalarni o'rganish sohasidagi innovatsiyalar.

Ko'rib chiqilishi kerak bo'lgan savollar

• Sizningcha, yirik texnologik korporatsiyalar o'zlarining biznes modellariga differensial maxfiylikni to'liq kirita oladimi? 
• Hackerlar maqsadli ma'lumotlarga kirish uchun yangi differentsial maxfiylik to'siqlarini engib o'tishlariga ishonasizmi?