בינה מלאכותית
מהי פרטיות דיפרנציאלית?
אנו חיים בעידן הביג דאטה, אשר מיקד עוד יותר תשומת לב לנושא פרטיות המידע. בני אדם מייצרים כמות עצומה של נתונים בכל שנייה, וחברות משתמשות בנתונים אלה למגוון רחב של יישומים. עם אחסון ושיתוף נתונים בקצב חסר תקדים, חייבות להיות יותר טכניקות להגנה על הפרטיות.
פרטיות דיפרנציאלית היא גישה כזו להגנה על מידע אישי, והיא הוכחה כיעילה יותר מרבות מהשיטות המסורתיות שלנו. ניתן להגדיר אותה כמערכת לשיתוף מידע פומבי על מערך נתונים על ידי תיאור דפוסים של קבוצות בתוך מערך הנתונים תוך הסתרת מידע על הפרטים במערך הנתונים.
פרטיות דיפרנציאלית מאפשרת לחוקרים ולמנתחי מאגרי מידע להשיג מידע בעל ערך ממאגרי מידע מבלי לחשוף את פרטי הזיהוי האישיים של האנשים. זה קריטי מכיוון שמסדי נתונים רבים מכילים מגוון של מידע אישי.
דרך נוספת להסתכל על פרטיות דיפרנציאלית היא שהיא יוצרת נתונים אנונימיים על ידי הזרקת רעש למערכי הנתונים. הרעש המוכנס מסייע בהגנה על הפרטיות ועדיין מוגבל מספיק כדי שאנליסטים יוכלו להשתמש בנתונים בצורה אמינה.
יכולים להיות לך שני מערכי נתונים כמעט זהים. אחד עם המידע האישי שלך ואחד בלעדיו. בעזרת פרטיות דיפרנציאלית, תוכל להבטיח שההסתברות ששאילתה סטטיסטית תניב תוצאה נתונה תהיה זהה ללא קשר לבסיס הנתונים שבו היא מבוצעת.
כיצד עובדת פרטיות דיפרנציאלית?
אופן פעולת הפרטיות הדיפרנציאלית היא על ידי הכנסת פרמטר אובדן פרטיות או תקציב פרטיות, אשר לעתים קרובות מסומן כאפסילון (ε), לערכת הנתונים. פרמטרים אלה שולטים בכמות הרעש או האקראיות שנוספים לערכת הנתונים הגולמית.
לדוגמה, דמיינו שיש לכם עמודה במערך הנתונים עם תשובות "כן"/"לא" מאנשים פרטיים.
עכשיו, נניח שאתה מטיל מטבע עבור כל אדם:
- ראשים: התשובה נותרת כפי שהיא.
- פרָאק: אתם הופכים את הקובץ בפעם השנייה, ורושם את התשובה כ"כן" אם הקובץ הוא עץ ו"לא" אם הקובץ הוא טייל, ללא קשר לתשובה האמיתית.
באמצעות תהליך זה, מוסיפים אקראיות לנתונים. עם כמות גדולה של נתונים והמידע ממנגנון הוספת הרעש, מערך הנתונים יישאר מדויק מבחינת מדידות מצטברות. הפרטיות מגיעה בכך שהיא מאפשרת לכל אדם להכחיש באופן סביר את תשובתו האמיתית הודות לתהליך האקראיות.
למרות שזוהי דוגמה פשטנית לפרטיות דיפרנציאלית, היא מספקת רמת הבנה בסיסית. ביישומים בעולם האמיתי, האלגוריתמים מורכבים יותר.
חשוב גם לציין שניתן ליישם פרטיות דיפרנציאלית באופן מקומי, שבו הרעש נוסף לנתונים אינדיבידואליים לפני שהם מרוכזים במסד הנתונים, או באופן גלובלי, שבו הרעש נוסף לנתונים גולמיים לאחר שהם נאספים מאנשים.
דוגמאות לפרטיות דיפרנציאלית
פרטיות דיפרנציאלית מיושמת במגוון רחב של יישומים כמו מערכות המלצות, רשתות חברתיות ושירותים מבוססי מיקום.
הנה כמה דוגמאות לאופן שבו חברות גדולות מסתמכות על פרטיות דיפרנציאלית:
- תפוח עץ משתמש בשיטה כדי לאסוף תובנות שימוש אנונימיות ממכשירים כמו אייפון ומחשבי מק.
- פייסבוק משתמש בפרטיות דיפרנציאלית כדי לאסוף נתוני התנהגות בהם ניתן להשתמש עבור קמפיינים פרסומיים ממוקדים.
- אמזון בעברית מסתמך על הטכניקה כדי לקבל תובנות לגבי העדפות קנייה מותאמות אישית תוך הסתרת מידע רגיש.
אפל הייתה שקופה במיוחד לגבי השימוש שלה בפרטיות דיפרנציאלית כדי לקבל תובנות לגבי משתמשים תוך שמירה על פרטיותם.
"אפל אימצה ופיתחה עוד יותר טכניקה המכונה בעולם האקדמי כ" פרטיות דיפרנציאלית מקומית לעשות משהו באמת מרגש: לקבל תובנות לגבי מה שמשתמשי אפל רבים עושים, תוך כדי סיוע בשמירה על פרטיותם של משתמשים בודדים. זוהי טכניקה המאפשרת לאפל ללמוד על קהילת המשתמשים מבלי ללמוד על אנשים פרטיים בקהילה. פרטיות דיפרנציאלית משנה את המידע המשותף עם אפל לפני שהוא עוזב את מכשיר המשתמש כך שאפל לעולם לא תוכל לשחזר את הנתונים האמיתיים."
- סקירה כללית של הפרטיות הדיפרנציאלית של אפל
יישומים של פרטיות דיפרנציאלית
מאחר שאנו חיים בעידן של ביג דאטה, ישנן פרצות רבות למידע המאיימות על ממשלות, ארגונים וחברות. במקביל, יישומי למידת מכונה של ימינו מסתמכים על טכניקות למידה הדורשות כמויות גדולות של נתוני אימון, שלעתים קרובות מגיעים מאנשים פרטיים. מוסדות מחקר גם משתמשים ומשתפים נתונים עם מידע סודי. גילוי לא נכון של נתונים אלה בכל דרך שהיא עלול לגרום לבעיות רבות הן לאדם והן לארגון, ובמקרים חמורים, הדבר עלול להוביל לאחריות אזרחית.
מודלים פורמליים של פרטיות כמו פרטיות דיפרנציאלית מטפלים בכל הבעיות הללו. הם משמשים להגנה על מידע אישי, מיקום בזמן אמת ועוד.
באמצעות שימוש בפרטיות דיפרנציאלית, חברות יכולות לגשת לכמות גדולה של נתונים רגישים למחקר או עסקים מבלי לפגוע בנתונים. מוסדות מחקר יכולים גם לפתח טכנולוגיות פרטיות דיפרנציאליות ספציפיות כדי להפוך תהליכי פרטיות לאוטומטיים בקהילות שיתוף ענן, שהופכות פופולריות יותר ויותר.
למה להשתמש בפרטיות דיפרנציאלית?
פרטיות דיפרנציאלית מציעה כמה תכונות עיקריות שהופכות אותה למסגרת מצוינת לניתוח נתונים פרטיים תוך הבטחת פרטיות:
- כימות אובדן פרטיות: מנגנוני פרטיות ואלגוריתמים דיפרנציאליים יכולים למדוד אובדן פרטיות, מה שמאפשר להשוותו לטכניקות אחרות.
- הרכב: מכיוון שניתן לכמת את אובדן הפרטיות, ניתן גם לנתח ולשלוט בו על פני חישובים מרובים, מה שמאפשר פיתוח של אלגוריתמים שונים.
- פרטיות קבוצתית: מלבד ברמה האישית, פרטיות דיפרנציאלית מאפשרת לך לנתח ולשלוט באובדן פרטיות בקרב קבוצות גדולות יותר.
- מאובטח בעיבוד לאחר מכן: פרטיות דיפרנציאלית אינה יכולה להיפגע על ידי עיבוד לאחר מכן. לדוגמה, אנליסט נתונים אינו יכול לחשב פונקציה של הפלט של אלגוריתם פרטי דיפרנציאלי ולהפוך אותו לפחות פרטי דיפרנציאלי.
היתרונות של פרטיות דיפרנציאלית
כפי שציינו קודם לכן, פרטיות דיפרנציאלית עדיפה על טכניקות פרטיות מסורתיות רבות. לדוגמה, אם כל המידע הזמין הוא מידע מזוהה, פרטיות דיפרנציאלית מקלה על זיהוי כל רכיבי הנתונים. היא גם עמידה בפני מתקפות פרטיות המבוססות על מידע עזר, ומונעת מתקפות שניתן לבצע על נתונים לא מזוהים.
אחד היתרונות הגדולים ביותר של פרטיות דיפרנציאלית הוא שהיא קומפוזיציונית, כלומר ניתן לחשב את אובדן הפרטיות כתוצאה מביצוע שני ניתוחים בעלי פרטיות דיפרנציאלית על אותם נתונים. ניתן לעשות זאת על ידי סיכום הפסדי הפרטיות האינדיבידואליים עבור שני הניתוחים.
בעוד שפרטיות דיפרנציאלית היא כלי חדש ויכול להיות קשה להשגה מחוץ לקהילות מחקר, פתרונות קלים ליישום לפרטיות נתונים הופכים לנגישים יותר. בעתיד הקרוב, אנו אמורים לראות מספר הולך וגדל של פתרונות אלה זמינים לציבור הרחב.
