Was ist Differentialprivatsphäre?

Wir leben in der Ära der Big Data, die noch mehr Aufmerksamkeit auf das Thema Datenschutz gelenkt hat. 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 Datenschutztechniken entwickelt werden.

Differentialprivatsphäre ist ein solcher Ansatz zum Schutz personenbezogener Daten und hat sich als effektiver erwiesen als viele unserer traditionellen Methoden. Sie kann als ein System definiert werden, um öffentlich Informationen über eine Datenmenge bereitzustellen, indem Muster von Gruppen innerhalb der Datenmenge beschrieben werden, während Informationen über die Individuen in der Datenmenge zurückgehalten werden.

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

Eine andere Möglichkeit, differentialprivatsphäre zu betrachten, ist, dass sie anonyme Daten durch das Einfügen von Rauschen in die Datensätze erstellt. Das eingeführte 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 persönlichen Informationen und einen ohne sie. Durch differentialprivatsphäre können Sie sicherstellen, dass die Wahrscheinlichkeit, dass eine statistische Abfrage ein bestimmtes Ergebnis liefert, unabhängig davon ist, auf welcher Datenbank sie durchgeführt wird.

Wie funktioniert Differentialprivatsphäre?

Differentialprivatsphäre funktioniert, indem ein Privatsphärenverlust- oder Privatsphärenbudget-Parameter, oft als Epsilon (ε) bezeichnet, zur Datenmenge hinzugefügt 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 Individuen.

Nun nehmen wir an, Sie werfen für jeden Individuen eine Münze:

• Kopf: Die Antwort bleibt unverändert.
  
• Zahl: Sie werfen eine zweite Münze und notieren die Antwort als “Ja”, wenn Kopf, und “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-Einfügemechanismus bleibt die Datenmenge in Bezug auf aggregierte Messungen genau. Die Privatsphäre wird durch die Zufälligkeit gewährleistet, die es jedem Individuum ermöglicht, seine tatsächliche Antwort plausibel zu verneinen.

Dies ist ein vereinfachtes Beispiel für differentialprivatsphäre und bietet eine grundlegende Vorstellung. In realen Anwendungen sind die Algorithmen komplexer.

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

Beispiele für Differentialprivatsphäre

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

Hier sind einige Beispiele, wie große Unternehmen auf differentialprivatsphäre setzen:

• Apple (AAPL ) verwendet diese Methode, um anonyme Nutzungsinsights von Geräten wie iPhones und Macs zu sammeln.

• Facebook (META ) verwendet differentialprivatsphäre, um Verhaltensdaten zu sammeln, die für gezielte Werbekampagnen verwendet werden können.

• Amazon (AMZN ) setzt auf diese Technik, um Einblicke in personalisierte Einkaufsvorlieben zu gewinnen, während sensible Informationen geschützt werden.

Apple war besonders transparent bei der Verwendung von differentialprivatsphäre, um Einblicke in die Nutzer zu gewinnen, während ihre Privatsphäre geschützt wird.

“Apple hat eine Technik aus der akademischen Welt übernommen und weiterentwickelt, die als lokale Differentialprivatsphäre bekannt ist, 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 Individuen in der Gemeinschaft zu verstehen. Differentialprivatsphäre transformiert die Informationen, die an Apple übermittelt werden, bevor sie das Gerät des Nutzers verlassen, so dass Apple die tatsächlichen Daten nie reproduzieren kann.”

– Apples Differentialprivatsphäre-Überblick

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 Techniken, die große Mengen an Trainingsdaten erfordern, die oft von Individuen stammen. Forschungseinrichtungen verwenden und teilen auch Daten mit vertraulichen Informationen. Eine unangemessene Offenlegung dieser Daten kann für Individuen 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, Echtzeit-Orte 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 immer beliebter werden.

Warum Differentialprivatsphäre verwenden?

Differentialprivatsphäre bietet einige Hauptmerkmale, die es zu einem hervorragenden Rahmen für die Analyse privater Daten machen, während die Privatsphäre gewährleistet wird:

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

• Zusammensetzung: Da der Privatsphärenverlust quantifiziert werden kann, kann er auch über mehrere Berechnungen hinweg analysiert und kontrolliert werden, was die Entwicklung verschiedener Algorithmen ermöglicht.

• Gruppen-Privatsphäre: Neben der individuellen Ebene ermöglicht differentialprivatsphäre die Analyse und Kontrolle des Privatsphärenverlusts in größeren Gruppen.

• Sicher in der Nachbearbeitung: Differentialprivatsphäre kann durch Nachbearbeitung nicht geschädigt werden. Zum Beispiel kann ein Datenanalyst keine Funktion des Ausgangs eines differentialprivatsphären-Algorithms berechnen und es weniger differentialprivatsphären machen.

Vorteile von Differentialprivatsphäre

Wie wir bereits erwähnt haben, ist differentialprivatsphäre besser als viele traditionelle Datenschutztechniken. Zum Beispiel kann differentialprivatsphäre, wenn alle verfügbaren Informationen identifizierbare Informationen sind, alle Elemente der Daten leichter identifizieren. Sie ist auch resistent gegen Datenschutzangriffe, die auf Hilfsinformationen basieren, und verhindert Angriffe, die auf de-identifizierten Daten durchgeführt werden können.

Einer der größten Vorteile von differentialprivatsphäre ist, dass sie kompositorisch ist, was bedeutet, dass der Privatsphärenverlust der Durchführung zweier unterschiedlich privater Analysen über dieselben Daten berechnet werden kann. Dies geschieht durch die Summierung der individuellen Privatsphärenverluste 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 dieser Lösungen für eine breitere Öffentlichkeit sehen.