בינה מלאכותית
מהי פרטיות דיפרנציאלית?
אנו חיים בעידן הביג דאטה, אשר מיקד תשומת לב רבה עוד יותר בנושא פרטיות הנתונים. בני אדם מייצרים כמות מדהימה של נתונים בכל שנייה, וחברות משתמשות בנתונים אלה עבור מגוון רחב של יישומים. עם אחסון ושיתוף נתונים בקצב חסר תקדים, חייבות להיות טכניקות נוספות להגנת הפרטיות.
פרטיות דיפרנציאלית היא גישה כזו להגנה על נתונים אישיים, והיא הוכחה כיעילה יותר מרבות מהשיטות המסורתיות שלנו. ניתן להגדיר זאת כמערכת לשיתוף מידע פומבי על מערך נתונים על ידי תיאור דפוסים של קבוצות בתוך מערך הנתונים תוך מניעת מידע על הפרטים במערך הנתונים.
פרטיות דיפרנציאלית מאפשרת לחוקרים ולמנתחי מסדי נתונים לקבל מידע בעל ערך ממאגרי מידע מבלי לחשוף את פרטי הזיהוי האישיים על האנשים. זה קריטי מכיוון שמאגרי מידע רבים מכילים מגוון של מידע אישי.
דרך נוספת להסתכל על פרטיות דיפרנציאלית היא שהיא יוצרת נתונים אנונימיים על ידי הזרקת רעש לתוך מערכי הנתונים. הרעש שהוכנס עוזר להגן על הפרטיות ועדיין מוגבל מספיק כדי שאנליסטים יוכלו להשתמש בנתונים בצורה מהימנה.
אתה יכול לקבל שני מערכי נתונים כמעט זהים. אחד עם המידע האישי שלך ואחד בלעדיו. עם פרטיות דיפרנציאלית, אתה יכול להבטיח שההסתברות ששאילתה סטטיסטית תניב תוצאה נתונה זהה ללא קשר לאיזה מסד נתונים היא מבוצעת.
איך עובדת פרטיות דיפרנציאלית?
הדרך שבה פרטיות דיפרנציאלית פועלת היא על ידי הכנסת פרמטר של אובדן פרטיות או תקציב פרטיות, אשר מסומן לעתים קרובות כ-epsilon (ε), למערך הנתונים. פרמטרים אלה קובעים כמה רעש או אקראיות מתווספים למערך הנתונים הגולמי.
לדוגמה, דמיינו שיש לכם עמודה במערך הנתונים עם תשובות "כן"/"לא" מאנשים.
עכשיו, נניח שאתה מטיל מטבע עבור כל אדם:
- ראשים: התשובה נשארת כפי שהיא.
- פרָאק: אתה מתהפך בפעם השנייה, רושם את התשובה כ"כן" אם ראשים ו"לא" אם זנבות, ללא קשר לתשובה האמיתית.
על ידי שימוש בתהליך זה, אתה מוסיף אקראיות לנתונים. עם כמות גדולה של נתונים והמידע ממנגנון הוספת הרעש, מערך הנתונים יישאר מדויק במונחים של מדידות מצטברות. הפרטיות באה לידי ביטוי בכך שהיא מאפשרת לכל אדם להכחיש באופן סביר את תשובתו האמיתית הודות לתהליך האקראי.
למרות שזוהי דוגמה פשטנית לפרטיות דיפרנציאלית, היא מספקת רמה בסיסית של הבנה. ביישומים בעולם האמיתי, האלגוריתמים מורכבים יותר.
כמו כן, חשוב לציין שניתן ליישם פרטיות דיפרנציאלית באופן מקומי, כאשר הרעש מתווסף לנתונים בודדים לפני שהוא מרוכז במסד הנתונים, או גלובלי, כאשר הרעש מתווסף לנתונים גולמיים לאחר איסוף מאנשים.
דוגמאות לפרטיות דיפרנציאלית
פרטיות דיפרנציאלית מיושמת על פני מגוון 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 מכשירי אייפון ומק.
- פייסבוק משתמש בפרטיות דיפרנציאלית כדי לאסוף נתונים התנהגותיים שניתן להשתמש בהם עבור מסעות פרסום ממוקדים.
- אמזון בעברית מסתמך על הטכניקה כדי לקבל תובנות לגבי העדפות קניות מותאמות אישית תוך הסתרת מידע רגיש.
אפל הייתה שקופה במיוחד לגבי השימוש שלה בפרטיות דיפרנציאלית כדי לקבל תובנות לגבי המשתמשים תוך שמירה על פרטיותם.
"אפל אימצה ופיתחה עוד טכניקה הידועה בעולם האקדמי בשם פרטיות דיפרנציאלית מקומית לעשות משהו באמת מרגש: לקבל תובנות לגבי מה שמשתמשי אפל רבים עושים, תוך סיוע בשמירה על הפרטיות של משתמשים בודדים. זוהי טכניקה המאפשרת לאפל ללמוד על קהילת המשתמשים מבלי ללמוד על אנשים בקהילה. פרטיות דיפרנציאלית הופכת את המידע המשותף עם אפל לפני שהוא עוזב את המכשיר של המשתמש, כך שאפל לעולם לא תוכל לשחזר את הנתונים האמיתיים".
- סקירת הפרטיות הדיפרנציאלית של אפל
יישומים של פרטיות דיפרנציאלית
מכיוון שאנו חיים בעידן זה של ביג דאטה, ישנן פרצות מידע רבות המאיימות על ממשלות, ארגונים וחברות. יחד עם זאת, יישומי למידת מכונה של ימינו מסתמכים על טכניקות למידה הדורשות כמויות גדולות של נתוני אימון, המגיעים לרוב מיחידים. מוסדות מחקר גם משתמשים ומשתפים נתונים עם מידע סודי. חשיפה לא נכונה של נתונים אלו בכל דרך עלולה לגרום לבעיות רבות הן לפרט והן לארגון, ובמקרים חמורים היא עלולה להוביל לאחריות אזרחית.
מודלים פורמליים של פרטיות כמו פרטיות דיפרנציאלית מטפלים בכל הבעיות הללו. הם משמשים להגנה על מידע אישי, מיקום בזמן אמת ועוד.
על ידי 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 בענן, שהופכות יותר ויותר פופולריות.
למה להשתמש בפרטיות דיפרנציאלית?
פרטיות דיפרנציאלית מציעה כמה מאפיינים עיקריים שהופכים אותה למסגרת מצוינת לניתוח נתונים פרטיים תוך הבטחת פרטיות:
- כימות של אובדן פרטיות: מנגנוני פרטיות ואלגוריתמים דיפרנציאליים יכולים למדוד אובדן פרטיות, מה שמאפשר להשוות אותו לטכניקות אחרות.
- הרכב: מכיוון שאתה יכול לכמת אובדן פרטיות, אתה יכול גם לנתח ולשלוט בו באמצעות חישובים מרובים, מה שמאפשר פיתוח של אלגוריתמים שונים.
- פרטיות הקבוצה: מלבד רמת הפרט, פרטיות דיפרנציאלית מאפשרת לך לנתח ולשלוט באובדן פרטיות בקרב קבוצות גדולות יותר.
- מאובטח לאחר עיבוד: לא ניתן לפגוע בפרטיות הדיפרנציאלית על ידי עיבוד לאחר. לדוגמה, מנתח נתונים לא יכול לחשב פונקציה של הפלט של אלגוריתם פרטי דיפרנציאלי ולהפוך אותו לפחות פרטי באופן דיפרנציאלי.
היתרונות של פרטיות דיפרנציאלית
כפי שהזכרנו קודם לכן, פרטיות דיפרנציאלית עדיפה על הרבה טכניקות פרטיות מסורתיות. לדוגמה, אם כל המידע הזמין הוא מידע מזוהה, פרטיות דיפרנציאלית מקלה על זיהוי כל מרכיבי הנתונים. הוא גם עמיד בפני התקפות פרטיות המבוססות על מידע עזר, ומונע התקפות שניתן לבצע על נתונים לא מזוהים.
אחד היתרונות הגדולים ביותר של פרטיות דיפרנציאלית הוא שהיא מורכבת, כלומר אתה יכול לחשב את אובדן הפרטיות של ביצוע שני ניתוחים פרטיים דיפרנציאליים על אותם נתונים. זה נעשה על ידי סיכום אובדן פרטיות אינדיבידואלי עבור שני הניתוחים.
בעוד שפרטיות דיפרנציאלית היא כלי חדש ויכול להיות קשה להשגה מחוץ לקהילות מחקר, פתרונות קלים ליישום לפרטיות נתונים הופכים נגישים יותר. בעתיד הקרוב, אנו אמורים לראות מספר הולך וגדל של פתרונות אלו זמינים לציבור רחב יותר.
