差分プライバシーとは何ですか? 

私たちはビッグデータの時代を生きており、データプライバシーのテーマにさらに注目が集まっています。 人間は毎秒信じられないほどの量のデータを生成し、企業はこのデータを幅広いアプリケーションに使用します。 前例のないペースでデータの保存と共有が行われているため、プライバシー保護技術をさらに強化する必要があります。 

差分プライバシーは個人データを保護するためのアプローチの XNUMX つであり、従来の多くの方法よりも効果的であることが証明されています。 これは、データセット内の個人に関する情報を差し控えながら、データセット内のグループのパターンを記述することによって、データセットに関する情報を公的に共有するシステムとして定義できます。 

差分プライバシーにより、研究者やデータベース アナリストは、個人の個人識別情報を漏らすことなく、データベースから貴重な情報を取得できます。 多くのデータベースにはさまざまな個人情報が含まれているため、これは非常に重要です。 

差分プライバシーの別の見方は、データセットにノイズを注入することで匿名データを作成するというものです。 導入されたノイズはプライバシーの保護に役立ちますが、アナリストがデータを確実に使用できるように十分に制限されています。 

ほぼ同一の XNUMX つのデータセットを持つことができます。 XNUMX つは個人情報が含まれており、もう XNUMX つは個人情報が含まれていません。 差分プライバシーを使用すると、統計クエリが実行されるデータベースに関係なく、統計クエリが特定の結果を生成する確率が同じであることを保証できます。

差分プライバシーはどのように機能しますか? 

差分プライバシーが機能する方法は、多くの場合イプシロン (ε) として表されるプライバシー損失またはプライバシー バジェット パラメーターをデータセットに導入することです。 これらのパラメーターは、生のデータセットにどの程度のノイズまたはランダム性を追加するかを制御します。 

たとえば、データセット内に、個人からの「はい」/「いいえ」の回答を含む列があると想像してください。 

ここで、すべての個人に対してコインを投げるとします。 

• ヘッド： 答えはそのままです。
  
• 尾： もう一度めくって、実際の答えに関係なく、表の場合は「はい」、裏の場合は「いいえ」として答えを記録します。 

このプロセスを使用すると、データにランダム性が追加されます。 大量のデータとノイズ付加メカニズムからの情報により、データセットは集計測定の点で正確さを保ちます。 プライバシーは、ランダム化プロセスのおかげで、すべての個人が本当の答えをもっともらしく否定できるようにすることで実現します。 

これは差分プライバシーの単純化された例ですが、基本レベルの理解を提供します。 実際のアプリケーションでは、アルゴリズムはより複雑です。 

また、差分プライバシーは、データベースに一元化される前に個人データにノイズが追加されるローカルで実装することも、個人から収集された後に生データにノイズが追加されるグローバルで実装できることにも注意することが重要です。 

差分プライバシーの例

差分プライバシーは、レコメンデーション システム、ソーシャル ネットワーク、位置情報ベースのサービスなど、幅広いアプリケーションに適用されます。 

大企業が差分プライバシーにどのように依存しているかを示す例をいくつか示します。 

• Apple は、iPhone や Mac などのデバイスから匿名の使用状況に関する分析情報を収集する方法を使用します。

• Facebook は、差分プライバシーを使用して、ターゲットを絞った広告キャンペーンに使用できる行動データを収集します。

• Amazon は、機密情報を隠しながら、パーソナライズされたショッピングの好みについての洞察を得る技術に依存しています。 

Apple は、ユーザーのプライバシーを保護しながらユーザーに関する洞察を得るために差分プライバシーを使用することについて特に透明性を保っています。 

「Apple は、学界では次のように知られている技術を採用し、さらに開発しました。 ローカル差分プライバシー それは、個々のユーザーのプライバシーを保護しながら、多くの Apple ユーザーが何をしているのかを洞察することです。 これは、Apple がコミュニティ内の個人について学習することなく、ユーザー コミュニティについて学習できるようにする手法です。 差分プライバシーは、Apple と共有された情報をユーザーのデバイスから離れる前に変換し、Apple が真のデータを複製できないようにします。」

 – Apple の差分プライバシーの概要 

差分プライバシーの応用

私たちはビッグデータの時代に生きているため、政府、組織、企業を脅かすデータ侵害が数多く発生しています。同時に、今日の機械学習アプリケーションは、多くの場合個人から提供される大量のトレーニング データを必要とする学習技術に依存しています。研究機関も機密情報を含むデータを使用および共有します。このデータが何らかの形で不適切に開示されると、個人と組織の両方に多くの問題を引き起こす可能性があり、深刻な場合には民事責任につながる可能性があります。 

差分プライバシーのような正式なプライバシー モデルは、これらすべての問題に対処します。 これらは、個人情報やリアルタイムの位置情報などを保護するために使用されます。 

差分プライバシーを使用すると、企業はデータを危険にさらすことなく、研究やビジネスのために大量の機密データにアクセスできます。 研究機関は、ますます人気が高まっているクラウド共有コミュニティでのプライバシー プロセスを自動化するための、特定の差分プライバシー テクノロジーを開発することもできます。 

差分プライバシーを使用する理由 

差分プライバシーには、プライバシーを確​​保しながらプライベート データを分析するための優れたフレームワークとなるいくつかの主要な特性が備わっています。 

• プライバシー損失の定量化: 差分プライバシーのメカニズムとアルゴリズムはプライバシーの損失を測定できるため、プライバシーの損失を他の技術と比較することができます。

• 組成： プライバシーの損失を定量化できるため、複数の計算を通じてプライバシーの損失を分析および制御することもでき、さまざまなアルゴリズムの開発が可能になります。

• グループのプライバシー： 個人レベルに加えて、差分プライバシーを使用すると、大規模なグループ間のプライバシー損失を分析および制御できます。

• 後処理での安全性: 後処理によって差分プライバシーが損なわれることはありません。 たとえば、データ アナリストは、差分プライベート アルゴリズムの出力の関数を計算して、差分プライベート アルゴリズムを下げることはできません。 

差分プライバシーの利点

前述したように、差分プライバシーは多くの従来のプライバシー技術よりも優れています。 たとえば、利用可能なすべての情報が識別情報である場合、差分プライバシーによりデータのすべての要素の識別が容易になります。 また、補助情報に基づくプライバシー攻撃にも耐性があり、匿名化されたデータに対して実行される可能性のある攻撃を防ぎます。 

差分プライバシーの最大の利点の XNUMX つは、構成的なものであることです。つまり、同じデータに対して XNUMX つの差分プライベート分析を実行した場合のプライバシー損失を計算できます。 これは、XNUMX つの分析における個々のプライバシー損失を合計することによって行われます。 

差分プライバシーは新しいツールであり、研究コミュニティの外で実現するのは難しい場合がありますが、データ プライバシーのための実装が簡単なソリューションはより利用しやすくなっています。 近い将来、より多くの人々がこれらのソリューションを利用できるようになるはずです。