Was ist differenzielle Privatsphäre? 

Wir leben im Zeitalter von Big Data, das das Thema Datenschutz noch stärker in den Fokus rückt. Der Mensch produziert jede Sekunde unglaubliche Datenmengen und Unternehmen nutzen diese Daten für vielfältige Anwendungen. Da die Speicherung und Weitergabe von Daten in einem beispiellosen Tempo erfolgt, müssen mehr Techniken zum Schutz der Privatsphäre eingesetzt werden. 

Differential Privacy ist ein solcher Ansatz zum Schutz personenbezogener Daten und hat sich als wirksamer erwiesen als viele unserer herkömmlichen Methoden. Es kann als ein System zum öffentlichen Teilen von Informationen über einen Datensatz definiert werden, indem Muster von Gruppen innerhalb des Datensatzes beschrieben werden, während Informationen über die Personen im Datensatz zurückgehalten werden. 

Differential Privacy ermöglicht es Forschern und Datenbankanalysten, wertvolle Informationen aus Datenbanken zu erhalten, ohne die persönlichen Identifikationsinformationen der Personen preiszugeben. Dies ist von entscheidender Bedeutung, da viele Datenbanken eine Vielzahl persönlicher Informationen enthalten. 

Eine andere Möglichkeit, den differenziellen Datenschutz zu betrachten, besteht darin, anonyme Daten zu erzeugen, indem Rauschen in die Datensätze eingefügt wird. Das eingeführte Rauschen trägt zum Schutz der Privatsphäre bei und ist gleichzeitig so begrenzt, dass Analysten die Daten zuverlässig nutzen können. 

Sie können zwei nahezu identische Datensätze haben. Eine mit Ihren persönlichen Daten und eine ohne diese. Mit differenziellem Datenschutz können Sie sicherstellen, dass die Wahrscheinlichkeit, dass eine statistische Abfrage ein bestimmtes Ergebnis liefert, unabhängig von der Datenbank, für die sie ausgeführt wird, gleich ist.

Wie funktioniert differenzierter Datenschutz? 

Die Art und Weise, wie die differenzielle Privatsphäre funktioniert, besteht darin, einen Datenschutzverlust- oder Datenschutzbudgetparameter, der oft als Epsilon (ε) bezeichnet wird, in den Datensatz einzuführen. Diese Parameter steuern, wie viel Rauschen oder Zufälligkeit dem Rohdatensatz hinzugefügt wird. 

Stellen Sie sich zum Beispiel vor, dass Sie im Datensatz eine Spalte mit „Ja“/„Nein“-Antworten von Einzelpersonen haben. 

Angenommen, Sie werfen für jede Person eine Münze: 

• Köpfe: Die Antwort bleibt so wie sie ist.
  
• Schwänze: Sie drehen ein zweites Mal um und zeichnen die Antwort als „Ja“ bei „Kopf“ und „Nein“ bei „Zahl“ auf, unabhängig von der tatsächlichen Antwort. 

Durch diesen Prozess fügen Sie den Daten Zufälligkeit hinzu. Bei einer großen Datenmenge und den Informationen aus dem Rauschaddierungsmechanismus bleibt der Datensatz im Hinblick auf aggregierte Messungen genau. Die Privatsphäre kommt dadurch zustande, dass jede einzelne Person dank des Randomisierungsprozesses ihre tatsächliche Antwort plausibel verneinen kann. 

Obwohl dies ein vereinfachtes Beispiel für differenzielle Privatsphäre ist, bietet es doch ein grundlegendes Verständnis. In realen Anwendungen sind die Algorithmen komplexer. 

Es ist auch wichtig zu beachten, dass differenzierter Datenschutz lokal implementiert werden kann, wobei das Rauschen zu einzelnen Daten hinzugefügt wird, bevor diese in der Datenbank zentralisiert werden, oder global, wobei das Rauschen zu Rohdaten hinzugefügt wird, nachdem diese von Einzelpersonen erfasst werden. 

Beispiele für differenzielle Privatsphäre

Differential Privacy wird in einer Vielzahl von Anwendungen wie Empfehlungssystemen, sozialen Netzwerken und standortbasierten Diensten angewendet. 

Hier sind einige Beispiele dafür, wie große Unternehmen auf differenzierten Datenschutz setzen: 

• Apple nutzt die Methode, um anonyme Nutzungserkenntnisse von Geräten wie IPhones und Macs zu sammeln.

• Facebook nutzt Differential Privacy, um Verhaltensdaten zu sammeln, die für gezielte Werbekampagnen verwendet werden können.

• Amazon setzt auf die Technik, um Einblicke in personalisierte Einkaufspräferenzen zu gewinnen und gleichzeitig vertrauliche Informationen zu verbergen. 

Apple war bei der Nutzung der differenziellen Privatsphäre besonders transparent, um Einblicke in die Benutzer zu gewinnen und gleichzeitig deren Privatsphäre zu schützen. 

„Apple hat eine Technik übernommen und weiterentwickelt, die in der akademischen Welt als bekannt ist lokale differenzielle Privatsphäre um etwas wirklich Spannendes zu tun: Einblick in die Aktivitäten vieler Apple-Benutzer zu gewinnen und gleichzeitig dazu beizutragen, die Privatsphäre einzelner Benutzer zu schützen. Es handelt sich um eine Technik, die es Apple ermöglicht, mehr über die Benutzergemeinschaft zu erfahren, ohne etwas über Einzelpersonen in der Gemeinschaft zu erfahren. Durch den differenzierten Datenschutz werden die mit Apple geteilten Informationen umgewandelt, bevor sie das Gerät des Benutzers verlassen, sodass Apple niemals die wahren Daten reproduzieren kann.“

 - Übersicht über den differenziellen Datenschutz von Apple 

Anwendungen der differenziellen Privatsphäre

Da wir im Zeitalter von Big Data leben, gibt es viele Datenschutzverletzungen, die Regierungen, Organisationen und Unternehmen bedrohen. Gleichzeitig basieren heutige Anwendungen des maschinellen Lernens auf Lerntechniken, die große Mengen an Trainingsdaten erfordern, die oft von Einzelpersonen stammen. Auch Forschungseinrichtungen nutzen und teilen Daten mit vertraulichen Informationen. Eine unsachgemäße Weitergabe dieser Daten kann sowohl für den Einzelnen als auch für die Organisation viele Probleme verursachen und in schweren Fällen zu zivilrechtlicher Haftung führen. 

Formale Datenschutzmodelle wie der differenzielle Datenschutz gehen alle diese Probleme an. Sie werden zum Schutz persönlicher Daten, des Echtzeitstandorts und mehr verwendet. 

Durch die Nutzung der differenziellen Privatsphäre können Unternehmen zu Forschungs- oder Geschäftszwecken auf eine große Menge sensibler Daten zugreifen, ohne die Daten zu gefährden. Forschungseinrichtungen können auch spezifische differenzielle Datenschutztechnologien entwickeln, um Datenschutzprozesse in Cloud-Sharing-Communities zu automatisieren, die immer beliebter werden. 

Warum differenzielle Privatsphäre nutzen? 

Differential Privacy bietet einige Haupteigenschaften, die es zu einem hervorragenden Rahmen für die Analyse privater Daten machen und gleichzeitig den Datenschutz gewährleisten: 

• Quantifizierung des Datenschutzverlusts: Differenzielle Datenschutzmechanismen und -algorithmen können den Verlust der Privatsphäre messen und so mit anderen Techniken vergleichen.

• Zusammenstellung: Da Sie den Verlust der Privatsphäre quantifizieren können, können Sie ihn auch über mehrere Berechnungen hinweg analysieren und steuern, was die Entwicklung verschiedener Algorithmen ermöglicht.

• Gruppendatenschutz: Neben der individuellen Ebene können Sie mit der differenziellen Privatsphäre den Datenschutzverlust auch bei größeren Gruppen analysieren und kontrollieren.

• Sicher in der Nachbearbeitung: Die differenzierte Privatsphäre kann durch die Nachbearbeitung nicht beeinträchtigt werden. Ein Datenanalyst kann beispielsweise keine Funktion der Ausgabe eines differenziellen privaten Algorithmus berechnen und ihn weniger differenziell privat machen. 

Vorteile der differenziellen Privatsphäre

Wie bereits erwähnt, ist der differenzielle Datenschutz besser als viele herkömmliche Datenschutztechniken. Wenn beispielsweise alle verfügbaren Informationen identifizierte Informationen sind, erleichtert die differenzielle Privatsphäre die Identifizierung aller Elemente der Daten. Es ist außerdem resistent gegen Angriffe auf die Privatsphäre, die auf Zusatzinformationen basieren, und verhindert so Angriffe, die auf nicht identifizierte Daten ausgeführt werden können. 

Einer der größten Vorteile der differenziellen Privatsphäre besteht darin, dass sie kompositorisch ist. Das bedeutet, dass Sie den Datenschutzverlust berechnen können, der durch die Durchführung zweier differenziell privater Analysen derselben Daten entsteht. Dies erfolgt durch die Summierung individueller Datenschutzverluste für die beiden Analysen. 

Während differenzierter Datenschutz ein neues Instrument ist und außerhalb von Forschungsgemeinschaften schwer zu erreichen sein kann, werden einfach zu implementierende Lösungen für den Datenschutz immer zugänglicher. In naher Zukunft dürften immer mehr dieser Lösungen einer breiteren Öffentlichkeit zugänglich gemacht werden.