რა არის დიფერენციალური კონფიდენციალურობა? 

ჩვენ ვცხოვრობთ დიდი მონაცემების ეპოქაში, რომელმაც კიდევ უფრო მეტი ყურადღება გაამახვილა მონაცემთა კონფიდენციალურობის თემაზე. ადამიანები ყოველ წამში წარმოუდგენელი რაოდენობის მონაცემებს აწარმოებენ და კომპანიები ამ მონაცემებს აპლიკაციების ფართო სპექტრისთვის იყენებენ. მონაცემთა შენახვისა და გაზიარების უპრეცედენტო ტემპით, უნდა არსებობდეს მეტი კონფიდენციალურობის დაცვის ტექნიკა. 

დიფერენციალური კონფიდენციალურობა პერსონალური მონაცემების დაცვის ერთ-ერთი ასეთი მიდგომაა და ის უფრო ეფექტური აღმოჩნდა, ვიდრე ჩვენი მრავალი ტრადიციული მეთოდი. ის შეიძლება განისაზღვროს, როგორც მონაცემთა ნაკრების შესახებ ინფორმაციის საჯაროდ გაზიარების სისტემა მონაცემთა ნაკრებში შემავალი ჯგუფების შაბლონების აღწერით, ხოლო მონაცემთა ნაკრების ინდივიდების შესახებ ინფორმაციის შენახვა. 

დიფერენციალური კონფიდენციალურობა საშუალებას აძლევს მკვლევარებს და მონაცემთა ბაზის ანალიტიკოსებს მიიღონ ღირებული ინფორმაცია მონაცემთა ბაზებიდან, პიროვნების შესახებ პირადი საიდენტიფიკაციო ინფორმაციის გამჟღავნების გარეშე. ეს ძალიან მნიშვნელოვანია, რადგან ბევრი მონაცემთა ბაზა შეიცავს მრავალფეროვან პერსონალურ ინფორმაციას. 

დიფერენციალური კონფიდენციალურობის შესწავლის კიდევ ერთი გზა არის ის, რომ ის ქმნის ანონიმურ მონაცემებს მონაცემთა ნაკრებებში ხმაურის შეყვანით. დანერგილი ხმაური ხელს უწყობს კონფიდენციალურობის დაცვას, თუმცა ჯერ კიდევ საკმარისად შეზღუდულია, რათა ანალიტიკოსებმა შეძლონ მონაცემების საიმედოდ გამოყენება. 

თქვენ შეგიძლიათ გქონდეთ ორი თითქმის იდენტური მონაცემთა ნაკრები. ერთი თქვენი პირადი ინფორმაციით და მეორე მის გარეშე. დიფერენციალური კონფიდენციალურობით, შეგიძლიათ დარწმუნდეთ, რომ სტატისტიკური მოთხოვნის მოცემული შედეგის ალბათობა იგივეა, მიუხედავად იმისა, თუ რომელ მონაცემთა ბაზაშია იგი შესრულებული.

როგორ მუშაობს დიფერენციალური კონფიდენციალურობა? 

დიფერენციალური კონფიდენციალურობის მუშაობის გზა არის კონფიდენციალურობის დაკარგვის ან კონფიდენციალურობის ბიუჯეტის პარამეტრის შემოღება, რომელიც ხშირად აღინიშნება როგორც epsilon (ε), მონაცემთა ნაკრებში. ეს პარამეტრები აკონტროლებს რამდენ ხმაურს ან შემთხვევითობას დაემატება ნედლეულ მონაცემთა ბაზას. 

მაგალითად, წარმოიდგინეთ, რომ გაქვთ სვეტი მონაცემთა ნაკრებში „დიახ“/„არა“ ინდივიდუალური პასუხებით. 

ახლა, დავუშვათ, რომ თქვენ გადაატრიალეთ მონეტა თითოეული ინდივიდისთვის: 

• ხელმძღვანელები: პასუხი დარჩა როგორც არის.
  
• კუდები: თქვენ მეორედ ატრიალებთ და ჩაწერთ პასუხს როგორც „დიახ“ თუ თავები და „არა“ თუ კუდები, მიუხედავად რეალური პასუხისა. 

ამ პროცესის გამოყენებით, თქვენ ამატებთ შემთხვევითობას მონაცემებს. დიდი რაოდენობით მონაცემებით და ხმაურის დამატების მექანიზმიდან მიღებული ინფორმაციის საშუალებით, მონაცემთა ნაკრები ზუსტი იქნება მთლიანი გაზომვების თვალსაზრისით. კონფიდენციალურობა შემოდის იმით, რომ თითოეულ ინდივიდს საშუალებას აძლევს სარწმუნოდ უარყოს მათი რეალური პასუხი რანდომიზაციის პროცესის წყალობით. 

მიუხედავად იმისა, რომ ეს არის დიფერენციალური კონფიდენციალურობის გამარტივებული მაგალითი, ის უზრუნველყოფს გაგების საბაზისო დონეს. რეალურ სამყაროში აპლიკაციებში, ალგორითმები უფრო რთულია. 

ასევე მნიშვნელოვანია აღინიშნოს, რომ დიფერენციალური კონფიდენციალურობის დანერგვა შესაძლებელია ადგილობრივად, სადაც ხმაური ემატება ინდივიდუალურ მონაცემებს მონაცემთა ბაზაში ცენტრალიზებამდე, ან გლობალურად, სადაც ხმაური ემატება ნედლეულ მონაცემებს ინდივიდებისგან შეგროვების შემდეგ. 

დიფერენციალური კონფიდენციალურობის მაგალითები

დიფერენციალური კონფიდენციალურობა გამოიყენება აპლიკაციების ფართო სპექტრში, როგორიცაა სარეკომენდაციო სისტემები, სოციალური ქსელები და მდებარეობაზე დაფუძნებული სერვისები. 

აქ მოცემულია რამდენიმე მაგალითი იმისა, თუ როგორ ეყრდნობიან დიდი კომპანიები დიფერენციალურ კონფიდენციალურობას: 

• Apple იყენებს მეთოდს ანონიმური გამოყენების შესახებ ინფორმაციის შესაგროვებლად ისეთი მოწყობილობებიდან, როგორიცაა IPhones და Mac.

• Facebook იყენებს დიფერენციალურ კონფიდენციალურობას ქცევითი მონაცემების შესაგროვებლად, რომლებიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას მიზნობრივი სარეკლამო კამპანიებისთვის.

• Amazon ეყრდნობა ტექნიკას პერსონალიზებული სავაჭრო პრეფერენციების შესახებ ინფორმაციის მოსაპოვებლად სენსიტიური ინფორმაციის დამალვისას. 

Apple განსაკუთრებით გამჭვირვალე იყო დიფერენციალური კონფიდენციალურობის გამოყენების შესახებ, რათა მოიპოვოს ინფორმაცია მომხმარებლებზე მათი კონფიდენციალურობის შენარჩუნებისას. 

Apple-მა მიიღო და განავითარა ტექნიკა, რომელიც ცნობილია აკადემიურ სამყაროში, როგორც ადგილობრივი დიფერენციალური კონფიდენციალურობა გააკეთო რაღაც მართლაც საინტერესო: გაიაზრე რას აკეთებს Apple-ის ბევრი მომხმარებელი და ამავდროულად დაეხმარე ინდივიდუალური მომხმარებლების კონფიდენციალურობის შენარჩუნებას. ეს არის ტექნიკა, რომელიც საშუალებას აძლევს Apple-ს გაეცნოს მომხმარებელთა საზოგადოებას საზოგადოების ცალკეული პირების შესახებ შესწავლის გარეშე. დიფერენციალური კონფიდენციალურობა გარდაქმნის Apple-თან გაზიარებულ ინფორმაციას, სანამ ის ოდესმე დატოვებს მომხმარებლის მოწყობილობას ისე, რომ Apple ვერასოდეს შეძლებს ნამდვილი მონაცემების რეპროდუცირებას.”

 - Apple-ის დიფერენციალური კონფიდენციალურობის მიმოხილვა 

დიფერენციალური კონფიდენციალურობის აპლიკაციები

ვინაიდან ჩვენ ვცხოვრობთ დიდი მონაცემების ამ ეპოქაში, არსებობს მრავალი მონაცემთა დარღვევა, რომელიც საფრთხეს უქმნის მთავრობებს, ორგანიზაციებსა და კომპანიებს. ამავდროულად, დღევანდელი მანქანური სწავლების აპლიკაციები ეყრდნობა სწავლის ტექნიკას, რომელიც მოითხოვს დიდი რაოდენობით სასწავლო მონაცემებს, რომლებიც ხშირად მოდის ინდივიდებისგან. კვლევითი ინსტიტუტები ასევე იყენებენ და აზიარებენ მონაცემებს კონფიდენციალურ ინფორმაციას. ამ მონაცემების არასწორად გამჟღავნებამ შეიძლება მრავალი პრობლემა შეუქმნას როგორც ინდივიდს, ასევე ორგანიზაციას და მძიმე შემთხვევებში შეიძლება გამოიწვიოს სამოქალაქო პასუხისმგებლობა. 

კონფიდენციალურობის ფორმალური მოდელები, როგორიცაა დიფერენციალური კონფიდენციალურობა, აგვარებს ყველა ამ პრობლემას. ისინი გამოიყენება პირადი ინფორმაციის, რეალურ დროში მდებარეობის და სხვათა დასაცავად. 

დიფერენციალური კონფიდენციალურობის გამოყენებით, კომპანიებს შეუძლიათ წვდომა მიიღონ სენსიტიურ მონაცემებზე კვლევის ან ბიზნესისთვის, მონაცემების კომპრომისის გარეშე. კვლევით ინსტიტუტებს ასევე შეუძლიათ განავითარონ კონფიდენციალურობის სპეციფიკური დიფერენციალური ტექნოლოგიები ღრუბლოვანი გაზიარების თემებში კონფიდენციალურობის პროცესების ავტომატიზაციისთვის, რომლებიც სულ უფრო პოპულარული ხდება. 

რატომ გამოვიყენოთ დიფერენციალური კონფიდენციალურობა? 

დიფერენციალური კონფიდენციალურობა გთავაზობთ რამდენიმე ძირითად თვისებას, რაც მას შესანიშნავ ჩარჩოდ აქცევს პირადი მონაცემების გასაანალიზებლად კონფიდენციალურობის უზრუნველსაყოფად: 

• კონფიდენციალურობის დაკარგვის რაოდენობრივი შეფასება: კონფიდენციალურობის დიფერენციალურ მექანიზმებსა და ალგორითმებს შეუძლიათ გაზომონ კონფიდენციალურობის დაკარგვა, რაც შესაძლებელს ხდის მის შედარებას სხვა ტექნიკასთან.

• შემადგენლობა: იმის გამო, რომ თქვენ შეგიძლიათ განსაზღვროთ კონფიდენციალურობის დაკარგვა, ასევე შეგიძლიათ გააანალიზოთ და აკონტროლოთ იგი მრავალი გამოთვლებით, რაც საშუალებას გაძლევთ შექმნათ სხვადასხვა ალგორითმები.

• ჯგუფის კონფიდენციალურობა: გარდა ინდივიდუალური დონისა, დიფერენციალური კონფიდენციალურობა საშუალებას გაძლევთ გაანალიზოთ და გააკონტროლოთ კონფიდენციალურობის დაკარგვა უფრო დიდ ჯგუფებში.

• უსაფრთხო შემდგომი დამუშავებისას: დიფერენციალურ კონფიდენციალურობას არ შეუძლია ზიანი მიაყენოს შემდგომი დამუშავებით. მაგალითად, მონაცემთა ანალიტიკოსს არ შეუძლია გამოთვალოს დიფერენციალური კერძო ალგორითმის გამომავალი ფუნქცია და აქცევს მას ნაკლებად დიფერენციალურად კერძო. 

დიფერენციალური კონფიდენციალურობის უპირატესობები

როგორც უკვე აღვნიშნეთ, დიფერენციალური კონფიდენციალურობა უკეთესია, ვიდრე მრავალი ტრადიციული კონფიდენციალურობის ტექნიკა. მაგალითად, თუ ყველა ხელმისაწვდომი ინფორმაცია არის იდენტიფიცირებული ინფორმაცია, დიფერენციალური კონფიდენციალურობა აადვილებს მონაცემთა ყველა ელემენტის იდენტიფიცირებას. ის ასევე მდგრადია კონფიდენციალურობის თავდასხმების მიმართ დამხმარე ინფორმაციის საფუძველზე, რაც ხელს უშლის თავდასხმებს, რომლებიც შეიძლება განხორციელდეს დეიდენტიფიცირებულ მონაცემებზე. 

დიფერენციალური კონფიდენციალურობის ერთ-ერთი უდიდესი სარგებელი არის ის, რომ ის არის კომპოზიციური, რაც ნიშნავს, რომ თქვენ შეგიძლიათ გამოთვალოთ კონფიდენციალურობის დაკარგვა ერთი და იმავე მონაცემებზე ორი დიფერენციალურად პირადი ანალიზის ჩატარების დროს. ეს კეთდება კონფიდენციალურობის ინდივიდუალური დანაკარგების შეჯამებით ორი ანალიზისთვის. 

მიუხედავად იმისა, რომ დიფერენციალური კონფიდენციალურობა ახალი ინსტრუმენტია და ძნელია მიღწეული კვლევითი თემების გარეთ, მონაცემთა კონფიდენციალურობის ადვილად განსახორციელებელი გადაწყვეტილებები უფრო ხელმისაწვდომი ხდება. უახლოეს მომავალში, ჩვენ უნდა ვიხილოთ ამ გადაწყვეტილებების მზარდი რაოდენობა ფართო საზოგადოებისთვის.