Τι είναι η Διαφορική Ιδιωτικότητα;

Ζούμε στην εποχή των μεγάλων δεδομένων, η οποία έχει εστιάσει ακόμη περισσότερη προσοχή στο θέμα της ιδιωτικότητας των δεδομένων. Οι άνθρωποι παράγουν ένα απίστευτο ποσό δεδομένων κάθε δευτερόλεπτο, και οι εταιρείες χρησιμοποιούν αυτά τα δεδομένα για μια ευρεία γκάμα εφαρμογών. Με την αποθήκευση και την κοινή χρήση των δεδομένων σε άνευ προηγουμένου ταχύτητα, πρέπει να υπάρχουν περισσότερες τεχνικές προστασίας της ιδιωτικότητας.

Η διαφορική ιδιωτικότητα είναι μια τέτοια προσέγγιση για την προστασία των προσωπικών δεδομένων, και έχει αποδειχθεί πιο αποτελεσματική από πολλές από τις παραδοσιακές μεθόδους μας. Μπορεί να οριστεί ως ένα σύστημα για τη δημόσια κοινή χρήση πληροφοριών σχετικά με ένα σύνολο δεδομένων περιγράφοντας τα πρότυπα των ομάδων μέσα στο σύνολο δεδομένων ενώ αποκρύπτει πληροφορίες σχετικά με τα άτομα στο σύνολο δεδομένων.

Η διαφορική ιδιωτικότητα επιτρέπει στους ερευνητές και τους αναλυτές βάσεων δεδομένων να λαμβάνουν πολύτιμες πληροφορίες από τις βάσεις δεδομένων χωρίς να αποκαλύπτουν πληροφορίες προσωπικής ταυτότητας σχετικά με τα άτομα. Αυτό είναι κρίσιμο, καθώς πολλές βάσεις δεδομένων περιέχουν eine ποικιλία προσωπικών πληροφοριών.

Μια άλλη τρόπος να κοιτάξετε τη διαφορική ιδιωτικότητα είναι ότι δημιουργεί ανώνυμα δεδομένα εισάγοντας θόρυβο στα σύνολα δεδομένων. Ο εισαγόμενος θόρυβος βοηθά στην προστασία της ιδιωτικότητας ενώ παραμένει αρκετά περιορισμένος, ώστε οι αναλυτές να μπορούν να χρησιμοποιήσουν με ασφάλεια τα δεδομένα.

Μπορείτε να έχετε δύο σχεδόν πανομοιότυπα σύνολα δεδομένων. Ένα με τις προσωπικές σας πληροφορίες και ένα χωρίς αυτές. Με τη διαφορική ιδιωτικότητα, μπορείτε να διασφαλίσετε ότι η πιθανότητα ότι μια στατιστική ερώτηση θα παράγει ένα δεδομένο αποτέλεσμα είναι η ίδια ανεξάρτητα από ποια βάση δεδομένων εκτελείται.

Πώς Λειτουργεί η Διαφορική Ιδιωτικότητα;

Ο τρόπος με τον οποίο λειτουργεί η διαφορική ιδιωτικότητα είναι εισάγοντας ένα παράμετρο απώλειας ιδιωτικότητας ή προϋπολογισμού ιδιωτικότητας, ο οποίος συχνά ονομάζεται εψιλον (ε), στο σύνολο δεδομένων. Αυτοί οι παράμετροι ελέγχουν πόσο θόρυβος ή τυχαίο στοιχείο προστίθεται στο сыρό σύνολο δεδομένων.

Για παράδειγμα, φανταστείτε ότι έχετε μια στήλη στο σύνολο δεδομένων με απαντήσεις “Ναι” / “Όχι” από άτομα.

Τώρα, υποθέστε ότι ρίχνετε ένα νόμισμα για κάθε άτομο:

• Κορώνα: η απάντηση παραμένει ως έχει.
  
• Γράμματα: ρίχνετε ένα δεύτερο νόμισμα, καταγράφοντας την απάντηση ως “Ναι” αν είναι κορώνα και “Όχι” αν είναι γράμματα, ανεξάρτητα από την πραγματική απάντηση.

Με τη χρήση αυτής της διαδικασίας, προσθέτετε τυχαίο στοιχείο στα δεδομένα. Με ένα μεγάλο ποσό δεδομένων και τις πληροφορίες από το μηχανισμό προσθήκης θορύβου, το σύνολο δεδομένων θα παραμείνει ακριβές όσον αφορά τις συλλογικές μετρήσεις. Η ιδιωτικότητα έρχεται με τη δυνατότητα κάθε ατόμου να αρνηθεί πιθανολογικά την πραγματική απάντησή του λόγω της διαδικασίας τυχαίωσης.

Αυτό είναι ένα απλοποιημένο παράδειγμα διαφορικής ιδιωτικότητας, το οποίο παρέχει μια βασική κατανόηση. Σε πραγματικές εφαρμογές, οι αλγόριθμοι είναι πιο σύνθετοι.

Είναι επίσης σημαντικό να σημειωθεί ότι η διαφορική ιδιωτικότητα μπορεί να εφαρμοστεί τοπικά, όπου ο θόρυβος προστίθεται στα ατομικά δεδομένα πριν από την κεντρικοποίηση τους στη βάση δεδομένων, ή παγκοσμίως, όπου ο θόρυβος προστίθεται στα сыρά δεδομένα μετά την συλλογή τους από τα άτομα.

Παραδείγματα Διαφορικής Ιδιωτικότητας

Η διαφορική ιδιωτικότητα εφαρμόζεται σε eine ευρεία γκάμα εφαρμογών όπως συστήματα συστάσεων, κοινωνικά δίκτυα και υπηρεσίες βασισμένες στη θέση.

Παρακάτω βρίσκονται einige παραδείγματα του πώς μεγάλες εταιρείες βασίζονται στη διαφορική ιδιωτικότητα:

• Apple (AAPL ) χρησιμοποιεί τη μέθοδο για τη συλλογή ανώνυμων πληροφοριών χρήσης από συσκευές όπως iPhone και Mac.

• Facebook (META ) χρησιμοποιεί τη διαφορική ιδιωτικότητα για τη συλλογή δεδομένων συμπεριφοράς που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για στοχευμένες διαφημιστικές καμπάνιες.

• Amazon (AMZN ) βασίζεται στη τεχνική για να αποκτήσει πληροφορίες σχετικά με προσωπικές προτιμήσεις αγορών ενώ κρύβει ευαίσθητες πληροφορίες.

Η Apple έχει sido ιδιαίτερα διαφανής σχετικά με τη χρήση της διαφορικής ιδιωτικότητας για τη συλλογή πληροφοριών από τους χρήστες ενώ διατηρεί την ιδιωτικότητά τους.

“Η Apple έχει υιοθετήσει και έχει περαιτέρω αναπτύξει μια τεχνική γνωστή στον ακαδημαϊκό κόσμο ως τοπική διαφορική ιδιωτικότητα για να κάνει κάτι πραγματικά ενθουσιαστικό: να αποκτήσει πληροφορίες σχετικά με τι κάνουν πολλοί χρήστες της Apple, ενώ βοηθά στην διατήρηση της ιδιωτικότητας των ατόμων. Đây是一种 τεχνική που επιτρέπει στην Apple να μάθει για την κοινότητα των χρηστών χωρίς να μάθει για τα άτομα στην κοινότητα. Η διαφορική ιδιωτικότητα μετατρέπει τις πληροφορίες που μοιράζονται με την Apple πριν αφήσουν τη συσκευή του χρήστη, ώστε η Apple να μην μπορεί ποτέ να αναπαράγει τα πραγματικά δεδομένα.”

– Επισκόπηση Διαφορικής Ιδιωτικότητας της Apple

Εφαρμογές της Διαφορικής Ιδιωτικότητας

Καθώς ζούμε σε αυτήν την εποχή των μεγάλων δεδομένων, υπάρχουν πολλές παραβιάσεις δεδομένων που απειλούν κυβερνήσεις, οργανισμούς και εταιρείες. Ταυτόχρονα, οι σημερινές εφαρμογές του machine learning βασίζονται σε τεχνικές μάθησης που απαιτούν μεγάλες ποσότητες δεδομένων εκπαίδευσης, συχνά προερχόμενες από άτομα. Τα ερευνητικά ιδρύματα επίσης χρησιμοποιούν και μοιράζονται δεδομένα με εμπιστευτικές πληροφορίες. Η άπρακτη αποκάλυψη αυτών των δεδομένων με οποιονδήποτε τρόπο μπορεί να προκαλέσει πολλά προβλήματα τόσο για το άτομο όσο και για τον οργανισμό, και σε σοβαρές περιπτώσεις, μπορεί να οδηγήσει σε αστικές ευθύνες.

Οι формάλες μοντέλα ιδιωτικότητας όπως η διαφορική ιδιωτικότητα αντιμετωπίζουν όλα αυτά τα προβλήματα. Χρησιμοποιούνται για την προστασία των προσωπικών πληροφοριών, της πραγματικής τοποθεσίας και πολλά άλλα.

Με τη χρήση της διαφορικής ιδιωτικότητας, οι εταιρείες μπορούν να έχουν πρόσβαση σε ένα μεγάλο ποσό ευαίσθητων δεδομένων για έρευνα ή επιχειρηματικές δραστηριότητες χωρίς να危險ουν τα δεδομένα. Τα ερευνητικά ιδρύματα επίσης μπορούν να αναπτύξουν συγκεκριμένες τεχνολογίες διαφορικής ιδιωτικότητας για την αυτοματοποίηση των διαδικασιών ιδιωτικότητας στις κοινότητες κοινής χρήσης cloud, οι οποίες γίνονται ολοένα και πιο δημοφιλείς.

Γιατί να Χρησιμοποιήσετε Διαφορική Ιδιωτικότητα;

Η διαφορική ιδιωτικότητα προσφέρει μερικές βασικές ιδιότητες που την κάνουν ένα εξαιρετικό πλαίσιο για την ανάλυση ιδιωτικών δεδομένων ενώ διασφαλίζει την ιδιωτικότητα:

• Μέτρηση της Απώλειας Ιδιωτικότητας: οι μηχανισμοί και οι αλγόριθμοι της διαφορικής ιδιωτικότητας μπορούν να μετρήσουν την απώλεια ιδιωτικότητας, το οποίο επιτρέπει τη σύγκρισή της με άλλες τεχνικές.

• Σύνθεση: καθώς μπορείτε να μετρήσετε την απώλεια ιδιωτικότητας, μπορείτε επίσης να την αναλύσετε και να την ελέγξετε σε πολλές υπολογισμοί, επιτρέποντας την ανάπτυξη διαφορετικών αλγορίθμων.

• Ιδιωτικότητα Ομάδας: παρά την ατομική επίπεδο, η διαφορική ιδιωτικότητα σας επιτρέπει να αναλύσετε και να ελέγξετε την απώλεια ιδιωτικότητας μεταξύ μεγαλύτερων ομάδων.

• Ασφαλής σε Μετα-Επεξεργασία: η διαφορική ιδιωτικότητα δεν μπορεί να υποστεί ζημιά από μετα-επεξεργασία. Για παράδειγμα, ένας αναλυτής δεδομένων δεν μπορεί να υπολογίσει μια συνάρτηση της εξόδου ενός αλγορίθμου διαφορικής ιδιωτικότητας και να την κάνει λιγότερο διαφορικά ιδιωτική.

Πλεονεκτήματα της Διαφορικής Ιδιωτικότητας

Όπως αναφέραμε νωρίτερα, η διαφορική ιδιωτικότητα είναι καλύτερη από πολλές παραδοσιακές τεχνικές ιδιωτικότητας. Για παράδειγμα, αν όλα τα διαθέσιμα δεδομένα είναι δεδομένα ταυτοποίησης, η διαφορική ιδιωτικότητα κάνει ευκολότερη την ταυτοποίηση όλων των στοιχείων των δεδομένων. Είναι επίσης ανθεκτική σε επιθέσεις ιδιωτικότητας που βασίζονται σε βοηθητικές πληροφορίες, αποτρέποντας επιθέσεις που μπορούν να εκτελεστούν σε δεδομένα που έχουν αποταυτοποιηθεί.

Ένα από τα μεγαλύτερα πλεονεκτήματα της διαφορικής ιδιωτικότητας είναι ότι είναι συνθετική, που σημαίνει ότι μπορείτε να υπολογίσετε την απώλεια ιδιωτικότητας της διεξαγωγής δύο διαφορικά ιδιωτικών αναλύσεων πάνω στα ίδια δεδομένα. Αυτό γίνεται με τη σύνοψη των ατομικών απωλειών ιδιωτικότητας για τις δύο αναλύσεις.

Ενώ η διαφορική ιδιωτικότητα είναι ένα νέο εργαλείο και μπορεί να είναι δύσκολο να επιτευχθεί έξω από ερευνητικές κοινότητες, οι εύκολες λύσεις για την ιδιωτικότητα των δεδομένων γίνονται όλο και πιο προσιτές. Στο άμεσο μέλλον, πρέπει να δούμε μια αυξανόμενη ποσότητα αυτών των λύσεων διαθέσιμων σε ένα ευρύτερο κοινό.