ما هي الخصوصية التفاضلية؟

نحن نعيش في عصر البيانات الكبيرة، الذي أثار المزيد من الاهتمام حول موضوع الخصوصية. ينتج البشر كمية هائلة من البيانات كل ثانية، وتستخدم الشركات هذه البيانات لأغراض متعددة. مع تخزين البيانات ومشاركتها بسرعة غير مسبوقة، يجب أن تكون هناك تقنيات حماية الخصوصية أكثر.

الخصوصية التفاضلية هي واحدة من هذه التقنيات لحماية البيانات الشخصية، وقد أثبتت أنها أكثر فعالية من العديد من الطرق التقليدية. يمكن تعريفها بأنها نظام لتبادل المعلومات العامة حول مجموعة بيانات من خلال وصف أنماط المجموعات داخل المجموعة البيانية مع حجب المعلومات حول الأفراد في المجموعة.

الخصوصية التفاضلية تمكن الباحثين وanalysts قواعد البيانات من الحصول على معلومات قيمة من قواعد البيانات دون الكشف عن معلومات التعريف الشخصية للأفراد. هذا أمر بالغ الأهمية لأن العديد من قواعد البيانات تحتوي على مجموعة متنوعة من المعلومات الشخصية.

طريقة أخرى للنظر في الخصوصية التفاضلية هي أنها تخلق بيانات مجهولة الهوية عن طريق إضافة ضوضاء إلى مجموعات البيانات. يساعد الضوضاء المضاف في حماية الخصوصية بينما لا يزال محدودًا بحيث يمكن للمحللين استخدام البيانات بثقة.

يمكنك أن يكون لديك مجموعتين متشابهتين جدًا. واحدة تحتوي على معلوماتك الشخصية وأخرى لا تحتوي عليها. باستخدام الخصوصية التفاضلية، يمكنك التأكد من أن احتمالية أن تنتج استفسار إحصائي نتيجة معينة هي نفسها بغض النظر عن المجموعة التي يتم إجراؤها عليها.

كيف تعمل الخصوصية التفاضلية؟

تعمل الخصوصية التفاضلية عن طريق إدخال معامل خسارة الخصوصية أو معامل الميزانية الخصوصية، والذي يتم عادةً تمثيله بالرمز ε، إلى المجموعة البيانية. هذه المعاملات تتحكم في مقدار الضوضاء أو العشوائية التي يتم إضافتها إلى المجموعة البيانية الأصلية.

على سبيل المثال، تخيل أن لديك عمودًا في المجموعة البيانية يحتوي على إجابات “نعم” أو “لا” من الأفراد.

الآن، افترض أنك تقوم بقلب عملة معدنية لكل فرد:

• الوجه: تترك الإجابة كما هي.
• الخلف: تقوم بقلب العملة المعدنية مرة أخرى، وتسجل الإجابة على أنها “نعم” إذا كان الوجه و”لا” إذا كان الخلف، بغض النظر عن الإجابة الحقيقية.

من خلال استخدام هذه العملية، تضيف عشوائية إلى البيانات. مع كمية كبيرة من البيانات ومعلومات من آليّة إضافة الضوضاء، ستظل المجموعة البيانية دقيقة فيما يتعلق bằng القياسات الإجمالية. يتم حماية الخصوصية من خلال السماح لكل فرد بالتأكيد على أنكار إجابته الحقيقية بفضل عملية العشوائية.

في حين أن هذا هو مثال بسيط على الخصوصية التفاضلية، يوفر أساسًا لفهمها. في التطبيقات الواقعية، تكون الخوارزميات أكثر تعقيدًا.

من المهم أيضًا أن نلاحظ أن الخصوصية التفاضلية يمكن تنفيذها محليًا، حيث يتم إضافة الضوضاء إلى البيانات الفردية قبل مركزية البيانات في قاعدة البيانات، أو على مستوى العالم، حيث يتم إضافة الضوضاء إلى البيانات الخام بعد جمعها من الأفراد.

أمثلة على الخصوصية التفاضلية

تُستخدم الخصوصية التفاضلية عبر مجموعة واسعة من التطبيقات مثل أنظمة التوصية والشبكات الاجتماعية وخدمات الموقع.

هذه بعض الأمثلة على كيفية الاعتماد على الشركات الكبيرة على الخصوصية التفاضلية:

• أبل تستخدم هذه الطريقة لجمع رؤى مجهولة الهوية من الأجهزة مثل آيفون وماك.
• فيسبوك يستخدم الخصوصية التفاضلية لجمع بيانات السلوك التي يمكن استخدامها في حملات الإعلان المستهدفة.
• أمازون يعتمد على هذه التقنية لاكتساب رؤى في تفضيلات التسوق الشخصية مع إخفاء المعلومات الحساسة.

أبل كانت شفافة بشكل خاص حول استخدامها للخصوصية التفاضلية لاكتساب رؤى حول المستخدمين مع الحفاظ على خصوصيتهم.

“لقد اعتمدت أبل وطورت تقنية تعرف في العالم الأكاديمي باسم الخصوصية التفاضلية المحلية لفعل شيء مثير جدًا: الحصول على رؤى حول ما يفعله العديد من مستخدمي أبل، مع مساعدة على الحفاظ على خصوصية المستخدمين الفرديين. إنها تقنية تمكن أبل من التعلم حول مجتمع المستخدمين دون التعلم حول الأفراد في المجتمع. الخصوصية التفاضلية تحول المعلومات المتبادلة مع أبل قبل أن تغادر جهاز المستخدم بحيث لا يمكن لأبل إعادة إنتاج البيانات الحقيقية.”

– نظرة عامة على الخصوصية التفاضلية من أبل

تطبيقات الخصوصية التفاضلية

نظرًا لأننا نعيش في عصر البيانات الكبيرة، هناك العديد من انتهاكات البيانات التي تهدد الحكومات والمنظمات والشركات. في الوقت نفسه، تعتمد تطبيقات التعلم الآلي الحديثة على تقنيات التعلم التي تتطلب كميات كبيرة من البيانات التدريبية، غالبًا ما تأتي من الأفراد. تستخدم المؤسسات البحثية أيضًا البيانات ومشاركتها التي تحتوي على معلومات سرية. يمكن أن يسبب الكشف غير الصحيح عن هذه البيانات مشاكل كثيرة للأفراد والمنظمات، وفي الحالات الشديدة، يمكن أن يؤدي إلى المسؤولية المدنية.

النماذج الرسمية للخصوصية مثل الخصوصية التفاضلية تُستخدم لمعالجة جميع هذه المشاكل. يتم استخدامها لحماية المعلومات الشخصية والموقع في الوقت الفعلي والمزيد.

باستخدام الخصوصية التفاضلية، يمكن للشركات الوصول إلى كمية كبيرة من البيانات الحساسة لأغراض البحث أو العمل دون المساس بالبيانات. يمكن للمؤسسات البحثية أيضًا تطوير تقنيات الخصوصية التفاضلية المحددة لتحسين عمليات الخصوصية في مجتمعات المشاركة السحابية، والتي تزداد شعبية.

لماذا نستخدم الخصوصية التفاضلية؟

الخصوصية التفاضلية توفر بعض الخصائص الرئيسية التي تجعلها إطارًا ممتازًا لتحليل البيانات الخاصة مع ضمان الخصوصية:

• قياس خسارة الخصوصية: يمكن للألغورิธمات والخوارزميات الخاصة بالخصوصية التفاضلية قياس خسارة الخصوصية، مما يسمح بمقارنتها بالتقنيات الأخرى.
• التركيب: بما أنك يمكنك قياس خسارة الخصوصية، يمكنك أيضًا تحليلها ومراقبتها عبر الحسابات المتعددة، مما يسمح بتطوير خوارزميات مختلفة.
• الخصوصية الجماعية: إضافة إلى مستوى الفرد، تمكن الخصوصية التفاضلية من تحليل ومراقبة خسارة الخصوصية بين المجموعات الأكبر.
• الأمان بعد المعالجة: لا يمكن أن تؤثر المعالجة اللاحقة على الخصوصية التفاضلية. على سبيل المثال، لا يمكن لمحلل البيانات حساب دالة للخرج من خوارزمية الخصوصية التفاضلية وجعلها أقل خصوصية.

فوائد الخصوصية التفاضلية

كما ذكرنا سابقًا، الخصوصية التفاضلية أفضل من العديد من تقنيات الخصوصية التقليدية. على سبيل المثال، إذا كانت جميع المعلومات المتاحة هي معلومات محددة، تجعل الخصوصية التفاضلية من السهل تحديد جميع عناصر البيانات. كما أنها مقاومة للهجمات على الخصوصية التي تعتمد على المعلومات المساعدة، مما يمنع الهجمات التي يمكن إجراؤها على البيانات غير المحددة.

أحد أكبر فوائد الخصوصية التفاضلية هو أنها تركيبية، مما يعني أنك يمكنك حساب خسارة الخصوصية لأداء تحليلين مختلفين على نفس البيانات. يتم ذلك عن طريق جمع خسائر الخصوصية الفردية للتحليلين.

في حين أن الخصوصية التفاضلية هي أداة جديدة ويمكن أن تكون صعبة التحقيق خارج مجتمعات البحث، فإن الحلول السهلة التنفيذ لخصوصية البيانات تصبح أكثر سهولة. في المستقبل القريب، يجب أن نرى زيادة في عدد هذه الحلول المتاحة للجمهور الأوسع.