차별적 개인정보보호란 무엇인가?

우리는 빅데이터의 시대를 살고 있으며, 이는 개인정보보호에 대한 관심을 더욱 집중시키고 있습니다. 인간은 매초 엄청난 양의 데이터를 생산하며, 회사는 이 데이터를 다양한 용도로 사용합니다. 데이터가 이전에 없던 속도로 저장되고 공유됨에 따라, 더 많은 개인정보 보호 기술이 필요합니다.

차별적 개인정보보호는 개인 데이터를 보호하는 하나의 방법으로, 전통적인 방법보다 더 효과적으로 입증되었습니다. 이는 데이터셋 내의 그룹 패턴을 설명하는 동시에 데이터셋 내의 개인에 대한 정보를 숨기는 시스템으로 정의할 수 있습니다.

차별적 개인정보보호를 통해 연구자와 데이터베이스 분석가는 개인 식별 정보를 공개하지 않고도 데이터베이스에서 유용한 정보를 얻을 수 있습니다. 이는 많은 데이터베이스가 다양한 개인 정보를 포함하기 때문입니다.

차별적 개인정보보호를 다른 관점에서 본다면, 이는 데이터셋에 노이즈를 주입하여 익명 데이터를 생성합니다. 도입된 노이즈는 개인정보를 보호하는 동시에 데이터를 신뢰성 있게 사용할 수 있을 정도로 제한됩니다.

당신은 개인 정보가 포함된 데이터셋과 개인 정보가 포함되지 않은 두 개의 거의 동일한 데이터셋을 가질 수 있습니다. 차별적 개인정보보호를 사용하면 통계 쿼리가 특정 결과를 생성할 확률이 두 데이터셋 중 어느 하나에서 수행되는지에 관계없이 동일하다는 것을 보장할 수 있습니다.

차별적 개인정보보호는 어떻게 작동하는가?

차별적 개인정보보호는 데이터셋에 개인정보 손실 또는 개인정보 예산 매개변수, 즉 일반적으로 엡실론(ε)로 표시되는 매개변수를 도입하여 작동합니다. 이러한 매개변수는 원시 데이터셋에 추가되는 노이즈 또는 무작위성의 양을 제어합니다.

예를 들어, 개인의 “예” 또는 “아니요” 답변과 같은 열이 있는 데이터셋이 있다고 가정해 보겠습니다.

이제 각 개인에 대해 동전을 던져보세요:

• 앞면: 답변은 원래대로 유지됩니다.
• 뒷면: 두 번째로 동전을 던져서 앞면이면 “예”, 뒷면이면 “아니요”로 답변을 기록합니다. 실제 답변과는 상관없이 말입니다.

이 프로세스를 사용하여 데이터에 무작위성을 추가합니다.大量의 데이터와 노이즈 추가 메커니즘에서 얻은 정보를 사용하여 데이터셋은 집계 측정에서 정확하게 유지됩니다. 개인정보 보호는 무작위화 프로세스 덕분에 각 개인이 실제 답변을 부인할 수 있도록 허용함으로써 제공됩니다.

이것은 차별적 개인정보보호의 단순한 예입니다. 실제 응용 프로그램에서는 알고리즘이 더 복잡합니다.

또한 차별적 개인정보보호가 데이터베이스에 집중되기 전에 개인 데이터에 노이즈를 추가하여 지역적으로 구현될 수 있으며, 데이터가 수집된 후에 원시 데이터에 노이즈를 추가하여 전역적으로 구현될 수도 있다는 점은 중요합니다.

차별적 개인정보보호의 예

차별적 개인정보보호는 추천 시스템, 소셜 네트워크 및 위치 기반 서비스와 같은 다양한 응용 분야에서 적용됩니다.

대규모 기업이 차별적 개인정보보호를 어떻게 사용하는지에 대한 몇 가지 예는 다음과 같습니다:

• 애플은 아이폰 및 맥과 같은 장치에서 익명 사용 통찰력을 수집하기 위해 이 방법을 사용합니다.
• 페이스북은 차별적 개인정보보호를 사용하여 타겟 광고 캠페인에 사용할 수 있는 행동 데이터를 수집합니다.
• 아마존은 개인화된 쇼핑 선호도를 이해하는 데 이 기술을 사용합니다. 그러나 민감한 정보는 숨겨집니다.

애플은 사용자 개인정보를 보호하면서 사용자에 대한 통찰력을 얻는 데 차별적 개인정보보호를 사용하는 것에 대해 특히 투명했습니다.

“애플은 학술 세계에서 잘 알려진 로컬 차별적 개인정보보호라는 기술을 채택하고 발전시켜 정말 흥미로운 일을 할 수 있게 되었습니다. 즉, 많은 애플 사용자들이 하는 일을 이해하는 동시에 개인 사용자의 개인정보를 보호하는 것입니다. 이것은 애플이 사용자 커뮤니티에 대해 배우는 것을 허용하는 기술입니다. 그러나 개인 정보는 커뮤니티 내에서 학습하지 않습니다. 차별적 개인정보보호는 사용자의 장치가离开하기 전에 애플과 공유하는 정보를 변환하여 애플이 실제 데이터를 다시 생성할 수 없도록 합니다.”

– 애플의 차별적 개인정보보호 개요

차별적 개인정보보호의 응용

우리가 빅데이터의 시대를 살고 있기 때문에, 정부, 조직 및 회사에 대한 많은 데이터 침해가 발생합니다. 동시에 오늘날의 기계 학습 응용 프로그램은 개인으로부터의大量의 훈련 데이터를 필요로 하는 학습 기술을 사용합니다. 연구 기관도 기밀 정보를 포함하는 데이터를 사용하고 공유합니다. 이러한 데이터의 부적절한 공개는 개인과 조직 모두에게 많은 문제를 일으킬 수 있으며, 심각한 경우에는 민사 책임으로 이어질 수 있습니다.

형식적인 개인정보 모델인 차별적 개인정보보호는 이러한 모든 문제를 해결합니다. 개인 정보, 실시간 위치 및 기타 정보를 보호하는 데 사용됩니다.

차별적 개인정보보호를 사용하면 회사에서 연구 또는 비즈니스 목적으로 개인 정보를 포함하는大量의 데이터에 접근할 수 있으면서도 데이터를 손상시키지 않을 수 있습니다. 연구 기관은 또한 클라우드 공유 커뮤니티에서 개인정보 자동화 프로세스를 자동화하는 특정 차별적 개인정보보호 기술을 개발할 수 있습니다.

차별적 개인정보보호를 사용하는 이유는 무엇인가?

차별적 개인정보보호는 개인 데이터를 분석하면서 개인정보를 보호하는 데 탁월한 프레임워크를 제공하는 몇 가지 주요 속성을 제공합니다:

• 개인정보 손실량화: 차별적 개인정보보호 메커니즘 및 알고리즘은 개인정보 손실을 측정할 수 있으므로 다른 기술과 비교할 수 있습니다.
• 구성: 개인정보 손실을 측정할 수 있으므로 여러 계산에 걸쳐서 분석하고 제어할 수 있습니다. 이는 다양한 알고리즘 개발을 가능하게 합니다.
• 그룹 개인정보: 개인 수준 외에도 차별적 개인정보보호를 사용하여 개인정보 손실을 분석하고 제어할 수 있습니다.
• 후처리에서 안전: 차별적 개인정보보호는 후처리에 의해 손상되지 않습니다. 예를 들어, 데이터 분석가는 차별적 개인정보보호 알고리즘의 출력의 함수를 계산하여 덜 차별적으로 만들 수 없습니다.

차별적 개인정보보호의 이점

앞서 언급했듯이, 차별적 개인정보보호는 전통적인 개인정보 보호 기술보다 더 우수합니다. 예를 들어, 모든 사용 가능한 정보가 식별 가능한 정보인 경우, 차별적 개인정보보호는 데이터의 모든 요소를 식별하기 쉽게 만듭니다. 또한 보조 정보를 기반으로 하는 개인정보 공격에도 저항하며, 익명화된 데이터에서 수행할 수 있는 공격을 방지합니다.

차별적 개인정보보호의 가장 큰 이점 중 하나는 구성 가능하다는 것입니다. 즉, 동일한 데이터에 대해 두 가지 차별적으로 개인정보보호된 분석을 수행할 때 개인정보 손실을 계산할 수 있으며, 이는 두 분석의 개별 개인정보 손실을 합산하여 수행됩니다.

차별적 개인정보보호는 새로운 도구이며 연구 커뮤니티 외부에서 달성하기 어려울 수 있지만, 데이터 개인정보보호를 위한 쉽게 구현할 수 있는 솔루션이 더 많이 사용할 수 있게 되고 있습니다. 가까운 미래에는 더 많은 이러한 솔루션이 더 많은 사람에게 제공될 것으로 예상됩니다.