Co to jest różnicowa ochrona danych?

Przeżywamy erę dużych danych, która jeszcze bardziej skupiła uwagę na temacie ochrony danych. Ludzie produkują niewiarygodną ilość danych każdej sekundy, a firmy wykorzystują te dane do szerokiego zakresu aplikacji. Z przechowywaniem i udostępnianiem danych w niezwykłym tempie, musimy mieć więcej technik ochrony prywatności.

Różnicowa ochrona danych jest jednym z takich podejść do ochrony danych osobowych, i okazała się bardziej skuteczna niż wiele naszych tradycyjnych metod. Można ją zdefiniować jako system udostępniania informacji o zbiorze danych przez opisywanie wzorców grup wewnątrz zbioru danych, jednocześnie ukrywając informacje o osobach w zbiorze danych.

Różnicowa ochrona danych umożliwia badaczom i analitykom baz danych uzyskanie cennych informacji z baz danych bez ujawniania danych identyfikujących osoby. Jest to kluczowe, ponieważ wiele baz danych zawiera różne informacje osobiste.

Inny sposób patrzenia na różnicową ochronę danych to tworzenie danych anonimowych przez wstrzyknięcie szumu do zbiorów danych. Wprowadzony szum pomaga chronić prywatność, jednocześnie pozostając wystarczająco ograniczonym, aby analitycy mogli niezawodnie wykorzystywać dane.

Możesz mieć dwa niemal identyczne zbiory danych. Jeden z Twoimi danymi osobowymi i jeden bez nich. Z różnicową ochroną danych, możesz upewnić się, że prawdopodobieństwo, że zapytanie statystyczne wyprodukuje dany wynik, jest takie same, niezależnie od tego, których danych jest ono wykonywane.

Jak działa różnicowa ochrona danych?

Sposób, w jaki działa różnicowa ochrona danych, polega na wprowadzeniu parametru straty prywatności lub budżetu prywatności, często oznaczonego jako epsilon (ε), do zbioru danych. Te parametry kontrolują, ile szumu lub losowości jest dodawane do surowych danych.

Na przykład, wyobraź sobie, że masz kolumnę w zbiorze danych z odpowiedziami „Tak”/„Nie” od osób.

Teraz, zakładając, że rzucasz monetą dla każdej osoby:

• Orzeł: odpowiedź pozostaje taka sama.
  
• Reszka: rzucasz monetą ponownie, zapisując odpowiedź jako „Tak”, jeśli orzeł, i „Nie”, jeśli reszka, niezależnie od prawdziwej odpowiedzi.

Poprzez zastosowanie tego procesu, dodajesz losowość do danych. Z dużą ilością danych i informacjami z mechanizmu dodawania szumu, zbiór danych pozostanie dokładny w zakresie pomiarów agregatowych. Prywatność pochodzi z tego, że każda osoba może prawdopodobnie zaprzeczyć swojej prawdziwej odpowiedzi dzięki procesowi losowości.

Chociaż to jest uproszczony przykład różnicowej ochrony danych, dostarcza on podstawowego poziomu zrozumienia. W prawdziwych aplikacjach, algorytmy są bardziej złożone.

Ważne jest również, aby zauważyć, że różnicowa ochrona danych może być wdrożona lokalnie, gdzie szum jest dodawany do indywidualnych danych przed ich scentralizowaniem w bazie danych, lub globalnie, gdzie szum jest dodawany do surowych danych po ich zebraniu od osób.

Przykłady różnicowej ochrony danych

Różnicowa ochrona danych jest stosowana w szerokim zakresie aplikacji, takich jak systemy rekomendacji, sieci społeczne i usługi oparte na lokalizacji.

Oto kilka przykładów, jak duże firmy polegają na różnicowej ochronie danych:

• Apple (AAPL ) wykorzystuje tę metodę do gromadzenia anonimowych informacji o użytkowaniu urządzeń, takich jak iPhone i Mac.

• Facebook (META ) wykorzystuje różnicową ochronę danych do gromadzenia danych behawioralnych, które mogą być wykorzystane do ukierunkowanych kampanii reklamowych.

• Amazon (AMZN ) polega na tej technice, aby uzyskać wgląd w personalizowane preferencje zakupowe, jednocześnie ukrywając wrażliwe informacje.

Apple był szczególnie transparentny w swoim wykorzystaniu różnicowej ochrony danych, aby uzyskać wgląd w użytkowników, jednocześnie zachowując ich prywatność.

„Apple przyjął i dalej rozwijał technikę znaną w środowisku akademickim jako lokalna różnicowa ochrona danych, aby zrobić coś naprawdę ekscytującego: uzyskać wgląd w to, co robi wiele użytkowników Apple, jednocześnie pomagając w zachowaniu prywatności poszczególnych użytkowników. Jest to technika, która umożliwia Apple dowiedzieć się o społeczności użytkowników bez dowiadywania się o poszczególnych osobach w tej społeczności. Różnicowa ochrona danych transformuje informacje udostępniane Apple przed ich opuszczeniem urządzenia użytkownika w taki sposób, że Apple nigdy nie może odtworzyć prawdziwych danych.”

– Przegląd różnicowej ochrony danych Apple

Zastosowania różnicowej ochrony danych

Ponieważ żyjemy w erze dużych danych, istnieje wiele naruszeń danych, które zagrażają rządom, organizacjom i firmom. W tym samym czasie, dzisiejsze aplikacje uczenia maszynowego polegają na technikach uczenia, które wymagają dużych ilości danych szkoleniowych, często pochodzących od osób. Instytucje badawcze również wykorzystują i udostępniają dane z informacjami poufnymi. Niewłaściwe ujawnienie tych danych w jakikolwiek sposób może spowodować wiele problemów zarówno dla osoby, jak i organizacji, a w poważnych przypadkach może prowadzić do odpowiedzialności cywilnej.

Formalne modele prywatności, takie jak różnicowa ochrona danych, rozwiązują wszystkie te problemy. Są one wykorzystywane do ochrony informacji osobistych, lokalizacji w czasie rzeczywistym i innych.

Poprzez wykorzystanie różnicowej ochrony danych, firmy mogą uzyskać dostęp do dużej ilości wrażliwych danych do badań lub celów biznesowych bez kompromitowania danych. Instytucje badawcze mogą również opracować specyficzne technologie różnicowej ochrony danych, aby zautomatyzować procesy prywatności w społecznościach udostępniania w chmurze, które stają się coraz bardziej popularne.

Dlaczego używać różnicowej ochrony danych?

Różnicowa ochrona danych oferuje kilka głównych właściwości, które sprawiają, że jest to doskonały framework do analizy danych prywatnych, jednocześnie zapewniając prywatność:

• Ilościowy pomiar straty prywatności: mechanizmy i algorytmy różnicowej ochrony danych mogą mierzyć stratę prywatności, co umożliwia porównanie z innymi technikami.

• Składanie: ponieważ można ilościowo mierzyć stratę prywatności, można ją również analizować i kontrolować podczas wielu obliczeń, umożliwiając rozwój różnych algorytmów.

• Prywatność grupowa: poza poziomem indywidualnym, różnicowa ochrona danych umożliwia analizowanie i kontrolowanie straty prywatności wśród większych grup.

• Bezpieczeństwo w przetwarzaniu: różnicowa ochrona danych nie może być naruszona przez przetwarzanie. Na przykład, analityk danych nie może obliczyć funkcji wyniku algorytmu różnicowej ochrony danych i uczynić go mniej różnicowo prywatnym.

Korzyści z różnicowej ochrony danych

Jak wcześniej wspomniano, różnicowa ochrona danych jest lepsza niż wiele tradycyjnych technik prywatności. Na przykład, jeśli wszystkie dostępne informacje są danymi identyfikującymi, różnicowa ochrona danych ułatwia identyfikację wszystkich elementów danych. Jest również odporna na ataki na prywatność oparte na informacjach pomocniczych, zapobiegając atakom, które mogą być przeprowadzane na danych zanonimizowanych.

Jedną z największych korzyści różnicowej ochrony danych jest to, że jest składalna, co oznacza, że można obliczyć stratę prywatności przeprowadzania dwóch różnicowo prywatnych analiz nad tymi samymi danymi. Robi się to, sumując indywidualne straty prywatności dla obu analiz.

Chociaż różnicowa ochrona danych jest nowym narzędziem i może być trudna do osiągnięcia poza społecznościami badawczymi, łatwe wdrożenie rozwiązań dla ochrony danych staje się coraz bardziej dostępne. W niedalekiej przyszłości powinniśmy zobaczyć coraz większą liczbę tych rozwiązań dostępnych dla szerszej publiczności.