Was ist Differentialprivatsphäre?

Wir leben in der Ära der Big Data, die noch mehr Aufmerksamkeit auf das Thema Datenschutz lenkt. Menschen produzieren jede Sekunde eine enorme Menge an Daten, und Unternehmen verwenden diese Daten für eine Vielzahl von Anwendungen. Durch die Speicherung und Weitergabe von Daten in einem beispiellosen Tempo müssen mehr Techniken zum Schutz der Privatsphäre entwickelt werden. 

Differentialprivatsphäre ist ein solcher Ansatz zum Schutz personenbezogener Daten, und er hat sich als effektiver erwiesen als viele unserer traditionellen Methoden. Er kann definiert werden als ein System zur öffentlichen Weitergabe von Informationen über eine Datenmenge, indem Muster von Gruppen innerhalb der Datenmenge beschrieben werden, während Informationen über die Einzelpersonen in der Datenmenge zurückgehalten werden. 

Differentialprivatsphäre ermöglicht es Forschern und Datenbankanalysten, wertvolle Informationen aus Datenbanken zu gewinnen, ohne die personenbezogenen Identifikationsinformationen der Einzelpersonen preiszugeben. Dies ist kritisch, da viele Datenbanken eine Vielzahl von personenbezogenen Informationen enthalten. 

Eine andere Möglichkeit, Differentialprivatsphäre zu betrachten, ist, dass sie anonyme Daten durch das Einschleusen von Rauschen in die Datensätze erstellt. Das eingeschleuste Rauschen hilft dabei, die Privatsphäre zu schützen, während es gleichzeitig begrenzt genug ist, damit Analysten die Daten zuverlässig verwenden können. 

Sie können zwei nahezu identische Datensätze haben. Einen mit Ihren personenbezogenen Informationen und einen ohne diese. Mit Differentialprivatsphäre können Sie sicherstellen, dass die Wahrscheinlichkeit, dass eine statistische Abfrage ein bestimmtes Ergebnis produziert, unabhängig von der Datenbank, auf der sie durchgeführt wird, gleich bleibt.

Wie funktioniert Differentialprivatsphäre? 

Differentialprivatsphäre funktioniert, indem ein Privatsphäreeinbußen- oder Privatsphäre-Budget-Parameter, oft als Epsilon (ε) bezeichnet, in die Datenmenge eingeführt wird. Diese Parameter kontrollieren, wie viel Rauschen oder Zufälligkeit der Rohdatenmenge hinzugefügt wird. 

Nehmen wir beispielsweise an, Sie haben eine Spalte in der Datenmenge mit „Ja“/„Nein“-Antworten von Einzelpersonen. 

Nun nehmen wir an, Sie werfen für jede Einzelperson eine Münze: 

• Kopf: die Antwort bleibt unverändert.
  
• Zahl: Sie werfen ein zweites Mal, und die Antwort wird als „Ja“ aufgezeichnet, wenn Kopf, und als „Nein“, wenn Zahl, unabhängig von der tatsächlichen Antwort. 

Durch diesen Prozess fügen Sie der Datenmenge Zufälligkeit hinzu. Mit einer großen Menge an Daten und den Informationen aus dem Rauschen-Einschleusungsmechanismus bleibt die Datenmenge in Bezug auf aggregierte Messungen genau. Die Privatsphäre kommt dadurch zustande, dass jeder Einzelperson plausibel ihre tatsächliche Antwort aufgrund des Zufallsprozesses verneinen kann. 

Dies ist ein vereinfachtes Beispiel für Differentialprivatsphäre, aber es bietet ein grundlegendes Verständnis. In realen Anwendungen sind die Algorithmen komplexer. 

Es ist auch wichtig zu beachten, dass Differentialprivatsphäre lokal implementiert werden kann, wobei das Rauschen den einzelnen Daten vor ihrer Zentralisierung in der Datenbank hinzugefügt wird, oder global, wobei das Rauschen den Rohdaten nach ihrer Erfassung von den Einzelpersonen hinzugefügt wird. 

Beispiele für Differentialprivatsphäre

Differentialprivatsphäre wird in einer Vielzahl von Anwendungen wie Empfehlungssystemen, sozialen Netzwerken und ortsbasierten Diensten eingesetzt. 

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

• Apple verwendet diese Methode, um anonyme Nutzungseinblicke von Geräten wie iPhones und Macs zu sammeln.

• Facebook verwendet Differentialprivatsphäre, um Verhaltensdaten zu sammeln, die für gezielte Werbekampagnen verwendet werden können.

• Amazon verlässt sich auf diese Technik, um Einblicke in personalisierte Einkaufsvorlieben zu gewinnen, während sie sensible Informationen versteckt. 

Apple war besonders transparent über die Verwendung von Differentialprivatsphäre, um Einblicke in die Nutzer zu gewinnen, während ihre Privatsphäre erhalten bleibt. 

“Apple hat eine in der akademischen Welt als lokale Differentialprivatsphäre bekannte Technik übernommen und weiterentwickelt, um etwas wirklich Aufregendes zu tun: Einblicke in das zu gewinnen, was viele Apple-Nutzer tun, während die Privatsphäre der einzelnen Nutzer geschützt wird. Es ist eine Technik, die es Apple ermöglicht, die Nutzergemeinschaft zu verstehen, ohne die Einzelpersonen in der Gemeinschaft zu kennen. Differentialprivatsphäre transformiert die Informationen, die mit Apple geteilt werden, bevor sie das Gerät des Nutzers verlassen, so dass Apple die tatsächlichen Daten nie reproduzieren kann.”

 – Apples Differentialprivatsphäre-Übersicht 

Anwendungen von Differentialprivatsphäre

Da wir in dieser Ära der Big Data leben, gibt es viele Datenlecks, die Regierungen, Organisationen und Unternehmen bedrohen. Gleichzeitig basieren heutige maschinelle Lernalgorithmen auf Lerntechniken, die große Mengen an Trainingsdaten erfordern, oft von Einzelpersonen. Forschungseinrichtungen verwenden und teilen auch Daten mit vertraulichen Informationen. Eine unsachgemäße Weitergabe dieser Daten kann für Einzelpersonen und Organisationen zu vielen Problemen führen und in schweren Fällen zu zivilrechtlicher Haftung führen. 

Formale Privatsphäremodelle wie Differentialprivatsphäre lösen all diese Probleme. Sie werden verwendet, um personenbezogene Informationen, Echtzeitstandorte und mehr zu schützen. 

Durch die Verwendung von Differentialprivatsphäre können Unternehmen auf eine große Menge an sensiblen Daten für Forschung oder Geschäftszwecke zugreifen, ohne die Daten zu gefährden. Forschungseinrichtungen können auch spezifische Differentialprivatsphäre-Technologien entwickeln, um Automatisierungsprozesse in Cloud-Teilungsgemeinschaften zu ermöglichen, die zunehmend beliebt werden. 

Warum Differentialprivatsphäre verwenden? 

Differentialprivatsphäre bietet einige Hauptmerkmale, die sie zu einem hervorragenden Rahmen für die Analyse privater Daten bei gleichzeitiger Gewährleistung der Privatsphäre machen: 

• Quantifizierung des Privatsphäreeinbußes: Differentialprivatsphäre-Mechanismen und -Algorithmen können den Privatsphäreeinbuß messen, was es ermöglicht, sie mit anderen Techniken zu vergleichen.

• Zusammensetzung: Da Sie den Privatsphäreeinbuß quantifizieren können, können Sie ihn auch über mehrere Berechnungen hinweg analysieren und kontrollieren, was die Entwicklung unterschiedlicher Algorithmen ermöglicht.

• Gruppen-Privatsphäre: Neben der Ebene des Einzelnen ermöglicht Differentialprivatsphäre die Analyse und Kontrolle des Privatsphäreeinbußes in größeren Gruppen.

• Sicherheit bei der Nachbearbeitung: Differentialprivatsphäre kann durch Nachbearbeitung nicht geschädigt werden. Zum Beispiel kann ein Datenanalyst keine Funktion des Ergebnisses eines differentiell privaten Algorithmus berechnen und es weniger differentiell privat machen. 

Vorteile von Differentialprivatsphäre

Wie wir bereits erwähnt haben, ist Differentialprivatsphäre besser als viele traditionelle Privatsphäre-Techniken. Zum Beispiel kann Differentialprivatsphäre, wenn alle verfügbaren Informationen identifizierbare Informationen sind, alle Elemente der Datenmenge identifizieren. Sie ist auch resistent gegen Angriffe auf die Privatsphäre, die auf Hilfsinformationen basieren, und verhindert Angriffe, die auf anonymisierten Daten durchgeführt werden können. 

Einer der größten Vorteile von Differentialprivatsphäre ist, dass sie zusammensetzungsfähig ist, was bedeutet, dass Sie den Privatsphäreeinbuß der Durchführung zweier differentiell privater Analysen über dieselben Daten berechnen können. Dies geschieht durch die Summierung der einzelnen Privatsphäreeinbußen für die beiden Analysen. 

Obwohl Differentialprivatsphäre ein neues Werkzeug ist und es schwierig sein kann, es außerhalb von Forschungsgemeinschaften umzusetzen, werden leicht umzusetzende Lösungen für den Datenschutz immer zugänglicher. In naher Zukunft sollten wir eine zunehmende Anzahl solcher Lösungen für eine breitere Öffentlichkeit sehen.