Differential Privacy ဆိုတာ ဘာလဲ။ 

ကျွန်ုပ်တို့သည် data privacy ၏ခေါင်းစဉ်ကိုပိုမိုအာရုံစိုက်ထားသည့် big data ခေတ်ကိုဖြတ်သန်းနေပါသည်။ လူသားများသည် စက္ကန့်တိုင်းတွင် မယုံနိုင်လောက်အောင် များပြားသော ဒေတာပမာဏကို ထုတ်လုပ်ကြပြီး ကုမ္ပဏီများသည် ဤဒေတာကို အပလီကေးရှင်းများစွာအတွက် အသုံးပြုကြသည်။ မကြုံစဖူးသော အရှိန်အဟုန်ဖြင့် ဒေတာသိမ်းဆည်းခြင်းနှင့် မျှဝေခြင်းနှင့်အတူ၊ လျှို့ဝှက်ကာကွယ်မှုနည်းပညာများ ပိုမိုရှိရပါမည်။ 

Differential privacy သည် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များကို ကာကွယ်ရန် ထိုကဲ့သို့သောချဉ်းကပ်နည်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ရိုးရာနည်းလမ်းများစွာထက် ပိုမိုထိရောက်ကြောင်း သက်သေပြထားသည်။ ဒေတာအစုအတွင်း လူတစ်ဦးချင်းစီ၏ အချက်အလက်များကို ဆိုင်းငံ့ထားစဉ် ဒေတာအတွဲအတွင်း အုပ်စုများ၏ ပုံစံများကို ဖော်ပြခြင်းဖြင့် ဒေတာအတွဲတစ်ခု၏ အချက်အလက်များကို အများသူငှာ မျှဝေခြင်းအတွက် စနစ်တစ်ခုအဖြစ် သတ်မှတ်နိုင်သည်။ 

Differential privacy သည် သုတေသီများနှင့် database ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူများသည် တစ်ဦးချင်းစီနှင့်ပတ်သက်သော ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များကို ထုတ်ဖော်ပြောဆိုခြင်းမရှိဘဲ ဒေတာဘေ့စ်များမှ အဖိုးတန်အချက်အလက်များကို ရယူနိုင်စေပါသည်။ ဒေတာဘေ့စ်များစွာတွင် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များ အမျိုးမျိုးပါဝင်သောကြောင့် ၎င်းသည် အရေးကြီးပါသည်။ 

ကွဲပြားသောကိုယ်ရေးကိုယ်တာအားကြည့်ရှုခြင်း၏နောက်ထပ်နည်းလမ်းတစ်ခုမှာ ဒေတာအတွဲများအတွင်းသို့ ဆူညံသံများထိုးသွင်းခြင်းဖြင့် အမည်မသိဒေတာကို ဖန်တီးခြင်းဖြစ်သည်။ မိတ်ဆက်ထားသော ဆူညံသံသည် ကန့်သတ်ချက်များရှိနေသေးချိန်တွင် သီးသန့်လုံခြုံရေးကို ကာကွယ်ပေးပြီး လေ့လာဆန်းစစ်သူများသည် ဒေတာကို ယုံကြည်စိတ်ချစွာ အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ 

သင့်တွင် တူညီသော တူညီသော ဒေတာအတွဲနှစ်ခု ရှိနိုင်ပါသည်။ သင့်ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များပါရှိပြီး တစ်ခုနှင့်တစ်ခုမပါဝင်ပါ။ ကွဲပြားသောကိုယ်ရေးကိုယ်တာဖြင့်၊ စာရင်းအင်းဆိုင်ရာမေးမြန်းချက်တစ်ခုသည် မည်သည့်ဒေတာဘေ့စ်ကိုလုပ်ဆောင်သည်ဖြစ်စေ ပေးထားသောရလဒ်သည် တူညီကြောင်းသေချာစေနိုင်သည်။

Differential Privacy က ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ။ 

ကွဲပြားသောကိုယ်ရေးကိုယ်တာလုပ်ဆောင်ပုံသည် ဒေတာအတွဲသို့ epsilon (ε) အဖြစ် မကြာခဏဖော်ပြလေ့ရှိသည့် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာဆုံးရှုံးမှု သို့မဟုတ် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာဘတ်ဂျက်ကန့်သတ်ချက်တစ်ခုကို မိတ်ဆက်ခြင်းဖြင့်ဖြစ်သည်။ ဤကန့်သတ်ချက်များသည် ကုန်ကြမ်းဒေတာအစုံတွင် ဆူညံသံ သို့မဟုတ် ကျပန်းမည်မျှထည့်ထားသည်ကို ထိန်းချုပ်သည်။ 

ဥပမာအားဖြင့်၊ တစ်ဦးချင်းစီထံမှ "Yes"/"No" အဖြေများပါရှိသော ဒေတာအတွဲတွင် ကော်လံတစ်ခုရှိသည်ကို မြင်ယောင်ကြည့်ပါ။ 

ယခု သင်သည် လူတစ်ဦးစီအတွက် အကြွေစေ့တစ်ခုကို လှန်လိုက်သည်ဆိုပါစို့။ 

• ခေါင်းများ- အဖြေကတော့ အရင်အတိုင်းပါပဲ။
  
• အမြီး: အဖြေအစစ်ကို မခွဲခြားဘဲ ခေါင်းနဲ့ “မဟုတ်ဘူး” ဆိုရင် “ဟုတ်” လို့ ဒုတိယအကြိမ် လှန်ပြီး အဖြေကို မှတ်တမ်းတင်ပါ။ 

ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် သင်သည် ဒေတာထဲသို့ ကျပန်းထည့်သည်။ များပြားသော ဒေတာပမာဏနှင့် ဆူညံသံထည့်သည့် ယန္တရားမှ အချက်အလက်များနှင့်အတူ၊ ဒေတာအတွဲသည် စုစည်းတိုင်းတာမှုများတွင် တိကျနေမည်ဖြစ်သည်။ ကျပန်းလုပ်ဆောင်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကြောင့် လူတစ်ဦးစီတိုင်းသည် ၎င်းတို့၏အစစ်အမှန်အဖြေကို ပြတ်ပြတ်သားသားငြင်းဆိုနိုင်စေခြင်းဖြင့် လျှို့ဝှက်ရေးသည် ဝင်လာပါသည်။ 

၎င်းသည် မတူညီသောကိုယ်ရေးကိုယ်တာ၏ရိုးရှင်းသောဥပမာတစ်ခုဖြစ်သော်လည်း၊ ၎င်းသည် အခြေခံအဆင့်နားလည်မှုကိုပေးသည်။ လက်တွေ့ကမ္ဘာအသုံးချမှုများတွင်၊ algorithms များသည် ပို၍ရှုပ်ထွေးသည်။ 

ဒေတာဘေ့စ်တွင် ဗဟိုမချုပ်နှောင်မီ သို့မဟုတ် တစ်ဉီးချင်းစီထံမှ ဒေတာကို စုဆောင်းပြီးနောက် ဆူညံသံကို တစ်ကမ္ဘာလုံးသို့ မထည့်မီ ကွဲပြားသော privacy ကို စက်တွင်းတွင် အကောင်အထည်ဖော်နိုင်သည်ကိုလည်း သတိပြုရန် အရေးကြီးပါသည်။ 

Differential Privacy ၏ ဥပမာများ

ကွဲပြားသောကိုယ်ရေးကိုယ်တာသည် အကြံပြုချက်စနစ်များ၊ လူမှုကွန်ရက်များနှင့် တည်နေရာအခြေခံဝန်ဆောင်မှုများကဲ့သို့သော ကျယ်ပြန့်သောအပလီကေးရှင်းများတွင် သက်ရောက်မှုရှိသည်။ 

ဤသည်မှာ ကုမ္ပဏီကြီးများသည် ကွဲပြားသောကိုယ်ရေးကိုယ်တာအပေါ် မည်သို့မှီခိုနေရပုံ ဥပမာအချို့ဖြစ်သည်။ 

• Apple IPhone နှင့် Mac ကဲ့သို့သော စက်ပစ္စည်းများမှ အမည်မသိအသုံးပြုမှုဆိုင်ရာ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို စုဆောင်းရန် နည်းလမ်းကို အသုံးပြုသည်။

• Facebook က ပစ်မှတ်ထားသော ကြော်ငြာကမ်ပိန်းများအတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် အပြုအမူဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို စုဆောင်းရန်အတွက် ကွဲပြားသော ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအား အသုံးပြုသည်။

• အမေဇုံ အရေးကြီးသောအချက်အလက်များကို ဖုံးကွယ်ထားစဉ် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ထားသော စျေးဝယ်စိတ်ကြိုက်ရွေးချယ်မှုများကို ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စေရန် နည်းပညာကို အားကိုးသည်။ 

Apple သည် ၎င်းတို့၏ privacy ကိုထိန်းသိမ်းထားစဉ်တွင် သုံးစွဲသူများထံ ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စေရန်အတွက် ကွဲပြားသောကိုယ်ရေးကိုယ်တာအသုံးပြုမှုနှင့်ပတ်သက်၍ အထူးသဖြင့် ပွင့်လင်းမြင်သာမှုရှိခဲ့သည်။ 

“Apple ဟာ ပညာရပ်ဆိုင်ရာလောကမှာ လူသိများတဲ့ နည်းပညာတစ်ခုကို လက်ခံကျင့်သုံးပြီး တီထွင်ဖန်တီးခဲ့ပါတယ်။ local differential privacy အမှန်တကယ် စိတ်လှုပ်ရှားစရာ တစ်ခုခုကို လုပ်ဆောင်ရန်- သုံးစွဲသူတစ်ဦးချင်းစီ၏ privacy ကို ထိန်းသိမ်းထားရန် ကူညီပေးစဉ် Apple အသုံးပြုသူ အများအပြား လုပ်ဆောင်နေသည့် အရာများကို ထိုးထွင်းသိမြင်မှု ရယူပါ။ ၎င်းသည် အသိုင်းအဝိုင်းအတွင်းရှိ လူတစ်ဦးချင်းစီအကြောင်း မလေ့လာဘဲ Apple သုံးစွဲသူအသိုင်းအဝိုင်းအကြောင်း လေ့လာနိုင်စေသည့် နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ Differential privacy သည် Apple နှင့် မျှဝေထားသော အချက်အလက်များကို အသုံးပြုသူ၏ စက်မှ ထွက်မသွားမီတွင် Apple မှ ဒေတာအစစ်အမှန်ကို ဘယ်တော့မှ ပြန်မထုတ်နိုင်တော့ပေ။

 - Apple ၏ ကွဲပြားသော ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ ခြုံငုံသုံးသပ်ချက် 

ကွဲပြားသော ကိုယ်ရေးကိုယ်တာဆိုင်ရာ အသုံးချမှုများ

ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤကြီးကြီးမားမားဒေတာခေတ်တွင် နေထိုင်သောကြောင့် အစိုးရများ၊ အဖွဲ့အစည်းများနှင့် ကုမ္ပဏီများကို ခြိမ်းခြောက်နိုင်သည့် ဒေတာချိုးဖောက်မှုများ အများအပြားရှိသည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင် ယနေ့ခေတ် စက်သင်ယူမှုအပလီကေးရှင်းများသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအမြောက်အမြားလိုအပ်သည့် သင်ယူမှုနည်းပညာများကို မှီခိုအားထားကာ တစ်ဦးချင်းစီထံမှ မကြာခဏရောက်ရှိလာသည်။ သုတေသနအဖွဲ့ အစည်းများသည် လျှို့ဝှက်အချက်အလက်များဖြင့် ဒေတာများကို အသုံးပြုကာ မျှဝေပါသည်။ ဤအချက်အလက်ကို မည်သည့်နည်းဖြင့်မဆို မှားယွင်းစွာထုတ်ဖော်ခြင်းသည် တစ်ဦးချင်းနှင့် အဖွဲ့အစည်းအတွက် ပြဿနာများစွာဖြစ်စေနိုင်ပြီး ပြင်းထန်သောကိစ္စများတွင်၊ ၎င်းသည် အရပ်ဘက်တာဝန်ယူမှုဆီသို့ ဦးတည်သွားနိုင်သည်။ 

differential privacy ကဲ့သို့သော တရားဝင်ကိုယ်ရေးကိုယ်တာမော်ဒယ်များသည် ဤပြဿနာအားလုံးကို ဖြေရှင်းပေးသည်။ ၎င်းတို့ကို ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်၊ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ တည်နေရာနှင့် အခြားအရာများကို ကာကွယ်ရန်အတွက် ၎င်းတို့ကို အသုံးပြုထားသည်။ 

ကွဲပြားသောကိုယ်ရေးကိုယ်တာအားအသုံးပြုခြင်းဖြင့် ကုမ္ပဏီများသည် ဒေတာကိုအလျှော့မပေးဘဲ သုတေသန သို့မဟုတ် လုပ်ငန်းအတွက် အထိခိုက်မခံသောဒေတာအများအပြားကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်။ သုတေသနအဖွဲ့အစည်းများသည် ပိုမိုရေပန်းစားလာနေသည့် cloud-sharing အသိုင်းအဝိုင်းများတွင် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာလုပ်ငန်းစဉ်များကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန် သီးခြားကွဲပြားသော ကိုယ်ရေးကိုယ်တာနည်းပညာများကို တီထွင်နိုင်သည်။ 

ကွဲပြားသောကိုယ်ရေးကိုယ်တာအား အဘယ်ကြောင့်အသုံးပြုသနည်း။ 

Differential privacy သည် privacy ကိုသေချာစေပြီး ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် အကောင်းဆုံးမူဘောင်တစ်ခုဖြစ်စေသည့် အဓိကဂုဏ်သတ္တိအချို့ကို ပေးဆောင်သည်- 

• ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ ဆုံးရှုံးမှု ပမာဏ- ကွဲပြားသော ကိုယ်ရေးကိုယ်တာယန္တရားများနှင့် အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာဆုံးရှုံးမှုကို တိုင်းတာနိုင်ပြီး ၎င်းကို အခြားနည်းပညာများနှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။

• ဖွဲ့စည်းမှု: သင်သည် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ ဆုံးရှုံးမှုကို တွက်ချက်နိုင်သောကြောင့်၊ အမျိုးမျိုးသော algorithms များကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေခြင်းဖြင့် ၎င်းကို တွက်ချက်ခြင်းနှင့် ထိန်းချုပ်ခြင်းများ ပြုလုပ်နိုင်သည်။

• အဖွဲ့ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ- တစ်ဦးချင်းအဆင့်အပြင်၊ ကွဲပြားသောကိုယ်ရေးကိုယ်တာသည် သင့်အား ပိုမိုကြီးမားသောအုပ်စုများအကြား ကိုယ်ရေးကိုယ်တာဆုံးရှုံးမှုကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ထိန်းချုပ်နိုင်စေပါသည်။

• စီမံဆောင်ရွက်ပြီးနောက်တွင် လုံခြုံသည်- စီမံဆောင်ရွက်ပြီးနောက် ကွဲပြားသော ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအား ထိခိုက်မှုမဖြစ်နိုင်ပါ။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူသည် differential private algorithm ၏ output ၏ function ကိုတွက်ချက်၍ ၎င်းကို differentially သီးသန့်အဖြစ်လျော့သွားစေသည်။ 

ကွဲပြားသော ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ၏ အကျိုးကျေးဇူးများ

အစောပိုင်းတွင် ကျွန်ုပ်တို့ဖော်ပြခဲ့သည့်အတိုင်း၊ ကွဲပြားသောကိုယ်ရေးကိုယ်တာသည် သမားရိုးကျကိုယ်ရေးကိုယ်တာနည်းလမ်းများစွာထက် ပိုမိုကောင်းမွန်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ရရှိနိုင်သောအချက်အလက်အားလုံးသည် အချက်အလက်များကို ဖော်ထုတ်ပါက၊ ကွဲပြားသောကိုယ်ရေးကိုယ်တာသည် ဒေတာ၏ဒြပ်စင်အားလုံးကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။ ၎င်းသည် အရန်အချက်အလက်ပေါ်အခြေခံ၍ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာတိုက်ခိုက်မှုများကိုခံနိုင်ရည်ရှိပြီး de-identified data တွင်လုပ်ဆောင်နိုင်သည့်တိုက်ခိုက်မှုများကိုကာကွယ်ပေးသည်။ 

ကွဲပြားသောကိုယ်ရေးကိုယ်တာ၏ အကြီးမားဆုံးအကျိုးကျေးဇူးတစ်ခုမှာ ၎င်းသည် ဖွဲ့စည်းမှုဖြစ်ခြင်းကြောင့်ဖြစ်သည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ ဒေတာတစ်ခုတည်းပေါ်တွင် မတူညီသောသီးသန့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှစ်ခုပြုလုပ်ခြင်း၏ လျှို့ဝှက်ရေးဆုံးရှုံးမှုကို သင်တွက်ချက်နိုင်သည်။ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှစ်ခုအတွက် တစ်ဦးချင်းကိုယ်ရေးကိုယ်တာဆုံးရှုံးမှုများကို အနှစ်ချုပ်ခြင်းဖြင့် ၎င်းကိုလုပ်ဆောင်သည်။ 

ကွဲပြားသောကိုယ်ရေးကိုယ်တာသည် ကိရိယာအသစ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ပြင်ပသုတေသနအသိုင်းအဝိုင်းများအောင်မြင်ရန် ခက်ခဲနိုင်သော်လည်း၊ ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာအတွက် အကောင်အထည်ဖော်ရလွယ်ကူသောဖြေရှင်းနည်းများသည် ပိုမိုအသုံးပြုနိုင်လာပါသည်။ မဝေးတော့သောအနာဂတ်တွင်၊ ဤဖြေရှင်းနည်းများကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် လူအများထံ ရရှိနိုင်သော အရေအတွက် တိုးများလာနေသည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ မြင်တွေ့ရပါမည်။