O que é Privacidade Diferencial?

Estamos vivendo na era dos grandes dados, o que tem focado ainda mais a atenção no tópico da privacidade de dados. Os seres humanos produzem uma quantidade incrível de dados a cada segundo, e as empresas usam esses dados para uma ampla gama de aplicações. Com o armazenamento e compartilhamento de dados em um ritmo sem precedentes, devem ser implementadas mais técnicas de proteção de privacidade.

A privacidade diferencial é uma abordagem para proteger dados pessoais e tem se provado mais eficaz do que muitos de nossos métodos tradicionais. Pode ser definida como um sistema para compartilhar publicamente informações sobre um conjunto de dados, descrevendo padrões de grupos dentro do conjunto de dados, enquanto retém informações sobre os indivíduos no conjunto de dados.

A privacidade diferencial permite que pesquisadores e analistas de banco de dados obtenham informações valiosas de bancos de dados sem divulgar informações de identificação pessoal sobre os indivíduos. Isso é crítico, pois muitos bancos de dados contêm uma variedade de informações pessoais.

Outra forma de olhar para a privacidade diferencial é que ela cria dados anônimos injetando ruído nos conjuntos de dados. O ruído introduzido ajuda a proteger a privacidade, enquanto ainda é limitado o suficiente para que os analistas possam usar confiavelmente os dados.

Você pode ter dois conjuntos de dados quase idênticos. Um com suas informações pessoais e outro sem elas. Com a privacidade diferencial, você pode garantir que a probabilidade de que uma consulta estatística produza um resultado determinado seja a mesma, independentemente de qual banco de dados seja executada.

Como Funciona a Privacidade Diferencial?

A privacidade diferencial funciona introduzindo um parâmetro de perda de privacidade ou orçamento de privacidade, frequentemente denotado como épsilon (ε), no conjunto de dados. Esses parâmetros controlam quanto ruído ou aleatoriedade é adicionado ao conjunto de dados bruto.

Por exemplo, imagine que você tem uma coluna no conjunto de dados com respostas “Sim” ou “Não” de indivíduos.

Agora, suponha que você jogue uma moeda para cada indivíduo:

• Cara: a resposta é deixada como está.
• Coroa: você joga uma segunda vez, registrando a resposta como “Sim” se cara e “Não” se coroa, independentemente da resposta real.

Usando esse processo, você adiciona aleatoriedade aos dados. Com uma grande quantidade de dados e as informações do mecanismo de adição de ruído, o conjunto de dados permanecerá preciso em termos de medições agregadas. A privacidade vem permitindo que cada indivíduo possa plausivelmente negar sua resposta real devido ao processo de randomização.

Embora isso seja um exemplo simplificado de privacidade diferencial, fornece um nível básico de compreensão. Em aplicações do mundo real, os algoritmos são mais complexos.

Também é importante notar que a privacidade diferencial pode ser implementada localmente, onde o ruído é adicionado aos dados individuais antes de ser centralizado no banco de dados, ou globalmente, onde o ruído é adicionado aos dados brutos após ser coletado de indivíduos.

Exemplos de Privacidade Diferencial

A privacidade diferencial é aplicada em uma ampla gama de aplicações, como sistemas de recomendação, redes sociais e serviços baseados em localização.

Aqui estão alguns exemplos de como grandes empresas confiam na privacidade diferencial:

• Apple (AAPL ) usa o método para coletar insights anônimos de uso de dispositivos como iPhones e Macs.
• Facebook (META ) usa a privacidade diferencial para coletar dados comportamentais que podem ser usados para campanhas publicitárias direcionadas.
• Amazon (AMZN ) confia na técnica para obter insights sobre preferências de compras personalizadas, escondendo informações sensíveis.

A Apple tem sido especialmente transparente sobre o uso da privacidade diferencial para obter insights sobre os usuários, preservando sua privacidade.

“A Apple adotou e desenvolveu ainda mais uma técnica conhecida no mundo acadêmico como privacidade diferencial local para fazer algo realmente emocionante: obter insights sobre o que muitos usuários da Apple estão fazendo, enquanto ajuda a preservar a privacidade dos usuários individuais. É uma técnica que permite que a Apple aprenda sobre a comunidade de usuários sem aprender sobre os indivíduos na comunidade. A privacidade diferencial transforma as informações compartilhadas com a Apple antes que elas deixem o dispositivo do usuário, de modo que a Apple nunca possa reproduzir os dados reais.”

– Visão Geral da Privacidade Diferencial da Apple

Aplicações da Privacidade Diferencial

Desde que vivemos nessa era de grandes dados, há muitas violações de dados que ameaçam governos, organizações e empresas. Ao mesmo tempo, as aplicações de aprendizado de máquina de hoje dependem de técnicas de aprendizado que requerem grandes quantidades de dados de treinamento, frequentemente provenientes de indivíduos. As instituições de pesquisa também usam e compartilham dados com informações confidenciais. A divulgação inadequada desses dados de qualquer forma pode causar muitos problemas para o indivíduo e a organização, e em casos graves, pode levar a responsabilidade civil.

Modelos de privacidade formais, como a privacidade diferencial, abordam todos esses problemas. Eles são usados para proteger informações pessoais, localização em tempo real e mais.

Usando a privacidade diferencial, as empresas podem acessar uma grande quantidade de dados sensíveis para pesquisa ou negócios sem comprometer os dados. As instituições de pesquisa também podem desenvolver tecnologias de privacidade diferencial específicas para automatizar processos de privacidade em comunidades de compartilhamento de nuvem, que estão se tornando cada vez mais populares.

Por Que Usar a Privacidade Diferencial?

A privacidade diferencial oferece algumas propriedades principais que a tornam um excelente quadro para analisar dados privados, garantindo a privacidade:

• Quantificação da Perda de Privacidade: mecanismos e algoritmos de privacidade diferencial podem medir a perda de privacidade, o que permite compará-la com outras técnicas.
• Composição: como você pode quantificar a perda de privacidade, também pode analisá-la e controlá-la sobre múltiplos cálculos, permitindo o desenvolvimento de diferentes algoritmos.
• Privacidade de Grupo: além do nível individual, a privacidade diferencial permite analisar e controlar a perda de privacidade entre grupos maiores.
• Seguro no Pós-Processamento: a privacidade diferencial não pode ser prejudicada pelo pós-processamento. Por exemplo, um analista de dados não pode computar uma função da saída de um algoritmo de privacidade diferencial e torná-lo menos diferencialmente privado.

Benefícios da Privacidade Diferencial

Como mencionamos anteriormente, a privacidade diferencial é melhor do que muitas técnicas de privacidade tradicionais. Por exemplo, se todas as informações disponíveis forem identificadas, a privacidade diferencial torna mais fácil identificar todos os elementos dos dados. Ela também é resistente a ataques de privacidade baseados em informações auxiliares, prevenindo ataques que podem ser realizados em dados desidentificados.

Um dos maiores benefícios da privacidade diferencial é que ela é composta, o que significa que você pode computar a perda de privacidade de realizar duas análises diferencialmente privadas sobre os mesmos dados. Isso é feito somando as perdas de privacidade individuais para as duas análises.

Embora a privacidade diferencial seja uma ferramenta nova e possa ser difícil de alcançar fora das comunidades de pesquisa, soluções fáceis de implementar para a privacidade de dados estão se tornando mais acessíveis. No futuro próximo, devemos ver um número crescente dessas soluções disponíveis para um público mais amplo.