Co to jest różnicowa prywatność?

Żyjemy w erze dużych danych, co spowodowało zwiększenie uwagi poświęconej tematyce prywatności danych. Ludzie produkują niewiarygodną ilość danych każdej sekundy, a firmy wykorzystują te dane do szerokiego zakresu aplikacji. Ze względu na przechowywanie i udostępnianie danych w niezwykłym tempie, musimy stosować więcej technik ochrony prywatności.

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

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

Inny sposób patrzenia na różnicową prywatność polega na tym, że tworzy anonimowe dane poprzez wprowadzanie szumu do zbiorów danych. Wprowadzony szum pomaga chronić prywatność, jednocześnie będąc na tyle 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 prywatnością możesz upewnić się, że prawdopodobieństwo, że statystyczne zapytanie wyprodukuje dany wynik, jest takie same, niezależnie od tego, których danych używa.

Jak działa różnicowa prywatność?

Różnicowa prywatność działa poprzez wprowadzenie parametru straty prywatności lub budżetu prywatności, który jest często oznaczony jako epsilon (ε), do zbioru danych. Parametry te 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 ponownie, rejestrując 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 pod względem pomiarów agregatowych. Prywatność polega na tym, że każda osoba może prawdopodobnie zaprzeczyć swojej prawdziwej odpowiedzi dzięki procesowi losowości.

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

Ważne jest również, aby zauważyć, że różnicową prywatność można wdrożyć 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 prywatności

Różnicowa prywatność 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 prywatności:

• Apple używa tej metody do gromadzenia anonimowych informacji o użytkowaniu urządzeń takich jak iPhone i Mac.

• Facebook używa różnicowej prywatności do gromadzenia danych behawioralnych, które mogą być wykorzystane do ukierunkowanych kampanii reklamowych.

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

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

„Apple przyjął i dalej rozwijał technikę znaną w środowisku akademickim jako lokalna różnicowa prywatność, aby osiągnąć 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 prywatność transformuje informacje udostępnione Apple przed opuszczeniem urządzenia użytkownika w taki sposób, że Apple nigdy nie może odtworzyć prawdziwych danych.”

– Przegląd różnicowej prywatności Apple

Aplikacje różnicowej prywatności

Ponieważ żyjemy w tej erze dużych danych, istnieje wiele naruszeń danych, które zagrażają rządom, organizacjom i firmom. Jednocześnie aplikacje uczenia maszynowego wymagają technik uczenia, które potrzebują dużych ilości danych szkoleniowych, często pochodzących od osób. Instytucje badawcze również wykorzystują i udostępniają dane z poufnymi informacjami. 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 prywatność, rozwiązują wszystkie te problemy. Są one wykorzystywane do ochrony informacji osobowych, położenia w czasie rzeczywistym i innych.

Poprzez wykorzystanie różnicowej prywatności, firmy mogą uzyskać dostęp do dużej ilości wrażliwych danych do badań lub biznesu bez naruszania danych. Instytucje badawcze mogą również opracowywać określone technologie różnicowej prywatności, aby zautomatyzować procesy prywatności w społecznościach udostępniania w chmurze, które stają się coraz bardziej popularne.

Dlaczego używać różnicowej prywatności?

Różnicowa prywatność oferuje kilka głównych właściwości, które czynią ją doskonałym frameworkiem do analizy danych prywatnych, jednocześnie zapewniając prywatność:

• Ilościowy pomiar straty prywatności: mechanizmy i algorytmy różnicowej prywatności mogą mierzyć stratę prywatności, co pozwala na 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 prywatność umożliwia analizę i kontrolę straty prywatności wśród większych grup.

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

Korzyści z różnicowej prywatności

Jak wcześniej wspomniano, różnicowa prywatność jest lepsza niż wiele tradycyjnych technik prywatności. Na przykład, jeśli wszystkie dostępne informacje są danymi identyfikującymi, różnicowa prywatność 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 prywatności jest to, że jest składała, co oznacza, że można obliczyć stratę prywatności przeprowadzania dwóch analiz różnicowo prywatnych nad tymi samymi danymi. Robi się to, sumując indywidualne straty prywatności dla obu analiz.

Chociaż różnicowa prywatność jest nowym narzędziem i może być trudna do osiągnięcia poza społecznościami badawczymi, łatwe w użyciu rozwiązania dla prywatności danych stają się coraz bardziej dostępne. W niedalekiej przyszłości powinniśmy zobaczyć coraz większą liczbę tych rozwiązań dostępnych dla szerszej publiczności.