อะไรคือความเป็นส่วนตัวที่แตกต่าง

เรากำลังอยู่ในยุคของข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งได้เพิ่มความสนใจในเรื่องของความเป็นส่วนตัวของข้อมูล มนุษย์ผลิตข้อมูลในปริมาณมากทุกวินาที และบริษัทต่างๆ ใช้ข้อมูลเหล่านี้สำหรับการใช้งานที่หลากหลาย ด้วยการเก็บและแบ่งปันข้อมูลในอัตราที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน จึงจำเป็นต้องมีการปกป้องความเป็นส่วนตัวที่ดีขึ้น

ความเป็นส่วนตัวที่แตกต่างเป็นวิธีการหนึ่งในการปกป้องข้อมูลส่วนบุคคล และมีประสิทธิภาพมากกว่าวิธีการแบบดั้งเดิมหลายวิธี สามารถกำหนดได้ว่าเป็นระบบสำหรับการแบ่งปันข้อมูลสาธารณะโดยอธิบายรูปแบบของกลุ่มภายในข้อมูลโดยไม่เปิดเผยข้อมูลเกี่ยวกับบุคคลภายในข้อมูล

ความเป็นส่วนตัวที่แตกต่างช่วยให้นักวิจัยและนักวิเคราะห์ฐานข้อมูลสามารถรับข้อมูลที่มีค่าจากฐานข้อมูลโดยไม่เปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคล ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญเนื่องจากฐานข้อมูลหลายแห่งมีข้อมูลส่วนบุคคลหลากหลาย

วิธีอื่นในการมองเห็นความเป็นส่วนตัวที่แตกต่างคือการสร้างข้อมูลที่ไม่มีชื่อโดยการเพิ่มสัญญาณรบกวนเข้าไปในเซตข้อมูล สัญญาณรบกวนที่เพิ่มเข้ามาจะช่วยปกป้องความเป็นส่วนตัวในขณะเดียวกันก็จำกัดให้นักวิเคราะห์สามารถใช้ข้อมูลได้อย่างน่าเชื่อถือ

คุณสามารถมีเซตข้อมูลสองชุดที่ใกล้เคียงกัน ชุดหนึ่งมีข้อมูลส่วนบุคคลและอีกชุดหนึ่งไม่มี ด้วยความเป็นส่วนตัวที่แตกต่าง คุณสามารถรับประกันว่าความน่าจะเป็นที่คำถามทางสถิติจะให้ผลลัพธ์ที่กำหนดจะเท่ากัน ไม่ว่าจะดำเนินการในฐานข้อมูลชุดใด

ความเป็นส่วนตัวที่แตกต่างทำงานอย่างไร?

ความเป็นส่วนตัวที่แตกต่างทำงานโดยการเพิ่มพารามิเตอร์ความสูญเสียความเป็นส่วนตัวหรืองบประมาณความเป็นส่วนตัว ซึ่งมักแสดงเป็น epsilon (ε) เข้าไปในเซตข้อมูล พารามิเตอร์เหล่านี้ควบคุมว่าจะมีการเพิ่มสัญญาณรบกวนหรือความสุ่มเข้าไปในเซตข้อมูลดั้งเดิมมากน้อยเพียงใด

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าคุณมีคอลัมน์ในเซตข้อมูลที่มีคำตอบ “ใช่” หรือ “ไม่ใช่” จากบุคคล

ทีนี้ สมมติว่าคุณโยนเหรียญสำหรับบุคคลทุกคน:

• หัว: คำตอบจะยังคงเดิม
  
• ก้อย: คุณโยนเหรียญอีกครั้ง โดยบันทึกคำตอบเป็น “ใช่” หากหัวและ “ไม่ใช่” หากก้อย ไม่ว่าคำตอบที่แท้จริงจะเป็นอย่างไร

โดยใช้กระบวนการนี้ คุณจะเพิ่มสัญญาณรบกวนเข้าไปในข้อมูล ด้วยปริมาณข้อมูลที่มากและข้อมูลจากกลไกการเพิ่มสัญญาณรบกวน เซตข้อมูลจะยังคงแม่นยำในแง่ของการวัดรวม ความเป็นส่วนตัวเกิดขึ้นโดยการทำให้บุคคลทุกคนสามารถปฏิเสธคำตอบที่แท้จริงของตนได้เนื่องจากกระบวนการสร้างสุ่ม

แม้ว่านี่จะเป็นตัวอย่างที่ง่ายของความเป็นส่วนตัวที่แตกต่าง แต่ก็ให้ความเข้าใจในระดับพื้นฐาน ในการประยุกต์ใช้จริง อัลกอริทึมจะซับซ้อนมากกว่านี้

สิ่งสำคัญที่ควรทราบคือความเป็นส่วนตัวที่แตกต่างสามารถนำไปใช้ได้ทั้งแบบท้องถิ่น โดยที่สัญญาณรบกวนจะถูกเพิ่มเข้าไปในข้อมูลส่วนบุคคลก่อนที่จะรวบรวมเข้าไปในฐานข้อมูล หรือแบบทั่วโลก โดยที่สัญญาณรบกวนจะถูกเพิ่มเข้าไปในข้อมูลดั้งเดิมหลังจากที่รวบรวมจากบุคคล

ตัวอย่างของความเป็นส่วนตัวที่แตกต่าง

ความเป็นส่วนตัวที่แตกต่างถูกนำไปใช้ในหลายๆ แอปพลิเคชัน เช่น ระบบแนะนำ สังคมออนไลน์ และบริการที่อาศัยตำแหน่ง

ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างของวิธีที่บริษัทขนาดใหญ่นำความเป็นส่วนตัวที่แตกต่างมาใช้:

• Apple (AAPL ) ใช้วิธีนี้เพื่อรวบรวมข้อมูลการใช้งานแบบไม่มีชื่อจากอุปกรณ์เช่น iPhone และ Mac

• Facebook (META ) ใช้ความเป็นส่วนตัวที่แตกต่างเพื่อรวบรวมข้อมูลพฤติกรรมที่สามารถใช้สำหรับการโฆษณาที่มุ่งเป้า

• Amazon (AMZN ) พึ่งพาวิธีนี้เพื่อให้ได้ข้อมูลเกี่ยวกับความชอบในการช้อปปิ้งส่วนบุคคลในขณะเดียวกันก็ซ่อนข้อมูลที่ละเอียดอ่อน

Apple เปิดเผยอย่างชัดเจนเกี่ยวกับการใช้ความเป็นส่วนตัวที่แตกต่างเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับผู้ใช้ขณะเดียวกันก็รักษาความเป็นส่วนตัว

“Apple ได้นำเทคนิคที่รู้จักกันในโลกวิชาการว่า ความเป็นส่วนตัวที่แตกต่างท้องถิ่น มาใช้และพัฒนาต่อเพื่อทำสิ่งที่น่าตื่นเต้นจริงๆ: ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสิ่งที่ผู้ใช้ Apple หลายคนกำลังทำในขณะเดียวกันก็ช่วยรักษาความเป็นส่วนตัวของบุคคลในกลุ่มผู้ใช้ นี่คือเทคนิคที่ทำให้ Apple สามารถเรียนรู้เกี่ยวกชุมชนผู้ใช้โดยไม่ต้องเรียนรู้เกี่ยวกับบุคคลในกลุ่ม”

– การอธิบายความเป็นส่วนตัวที่แตกต่างของ Apple

การประยุกต์ใช้ความเป็นส่วนตัวที่แตกต่าง

เนื่องจากเราอาศัยอยู่ในยุคของข้อมูลขนาดใหญ่ จึงมีการละเมิดข้อมูลที่คุกคามรัฐบาล องค์กร และบริษัทต่างๆ ในขณะเดียวกัน การใช้งานแมชชีนเลิร์นนิงในปัจจุบันต้องการเทคนิคการเรียนรู้ที่ต้องใช้ข้อมูลฝึกอบรมจำนวนมาก ซึ่งมักมาจากบุคคล สถาบันวิจัยใช้และแบ่งปันข้อมูลที่มีข้อมูลลับ การเปิดเผยข้อมูลเหล่านี้อย่างไม่เหมาะสมสามารถก่อให้เกิดปัญหาหลายอย่างทั้งสำหรับบุคคลและองค์กร และในกรณีรุนแรง อาจนำไปสู่ความรับผิดทางแพ่ง

แบบจำลองความเป็นส่วนตัวอย่างเป็นทางการ เช่น ความเป็นส่วนตัวที่แตกต่าง ช่วยแก้ไขปัญหาเหล่านี้ได้ โดยใช้ในการปกป้องข้อมูลส่วนบุคคล ตำแหน่งที่อยู่ และอื่นๆ

ด้วยการใช้ความเป็นส่วนตัวที่แตกต่าง บริษัทต่างๆ สามารถเข้าถึงข้อมูลที่ละเอียดอ่อนจำนวนมากเพื่อการวิจัยหรือธุรกิจโดยไม่กระทบต่อความเป็นส่วนตัวของข้อมูล สถาบันวิจัยสามารถพัฒนาเทคโนโลยีความเป็นส่วนตัวที่แตกต่างเพื่อทำให้กระบวนการความเป็นส่วนตัวเป็นอัตโนมัติในชุมชนการแบ่งปันบนคลาวด์ ซึ่งกำลังได้รับความนิยมมากขึ้น

ทำไมต้องใช้ความเป็นส่วนตัวที่แตกต่าง?

ความเป็นส่วนตัวที่แตกต่างมีคุณสมบัติหลักๆ ที่ทำให้เป็นกรอบการทำงานที่ดีเยี่ยมสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลส่วนบุคคลในขณะเดียวกันก็รักษาความเป็นส่วนตัว:

• การวัดความสูญเสียความเป็นส่วนตัว: กลไกและอัลกอริทึมความเป็นส่วนตัวที่แตกต่างสามารถวัดความสูญเสียความเป็นส่วนตัว ซึ่งทำให้สามารถเปรียบเทียบกับเทคนิคอื่นๆ ได้

• การประกอบ: เนื่องจากสามารถวัดความสูญเสียความเป็นส่วนตัวได้ จึงสามารถวิเคราะห์และควบคุมมันเหนือการคำนวณหลายครั้ง ทำให้สามารถพัฒนาแอลกอริทึมที่แตกต่างกันได้

• ความเป็นส่วนตัวของกลุ่ม: นอกจากระดับบุคคลแล้ว ความเป็นส่วนตัวที่แตกต่างยังช่วยให้สามารถวิเคราะห์และควบคุมความสูญเสียความเป็นส่วนตัวในกลุ่มที่ใหญ่ขึ้น

• ความปลอดภัยหลังการประมวลผล: ความเป็นส่วนตัวที่แตกต่างไม่สามารถถูกทำลายได้โดยการประมวลผลหลังการดำเนินการ ตัวอย่างเช่น นักวิเคราะห์ข้อมูลไม่สามารถคำนวณฟังก์ชันของผลลัพธ์จากอัลกอริทึมความเป็นส่วนตัวที่แตกต่างและทำให้มันลดความเป็นส่วนตัวลงได้

ประโยชน์ของความเป็นส่วนตัวที่แตกต่าง

ตามที่กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ ความเป็นส่วนตัวที่แตกต่างดีกว่าเทคนิคความเป็นส่วนตัวแบบดั้งเดิมหลายอย่าง ตัวอย่างเช่น หากทุกข้อมูลที่มีอยู่คือข้อมูลที่ระบุได้ ความเป็นส่วนตัวที่แตกต่างทำให้สามารถระบุองค์ประกอบทั้งหมดของข้อมูลได้ง่ายขึ้น นอกจากนี้ยังต้านทานการโจมตีทางความเป็นส่วนตัวที่อาศัยข้อมูลเสริม ซึ่งป้องกันการโจมตีที่สามารถทำได้กับข้อมูลที่ไม่มีการระบุ

หนึ่งในประโยชน์ที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของความเป็นส่วนตัวที่แตกต่างคือมันสามารถประกอบได้ หมายความว่าคุณสามารถคำนวณความสูญเสียความเป็นส่วนตัวของการวิเคราะห์สองครั้งที่แตกต่างกันเหนือข้อมูลเดียวกัน โดยการบวกความสูญเสียความเป็นส่วนตัวของการวิเคราะห์แต่ละครั้ง

แม้ว่าความเป็นส่วนตัวที่แตกต่างจะเป็นเครื่องมือใหม่และอาจยากที่จะนำไปใช้นอกชุมชนการวิจัย แต่วิธีแก้ปัญหาที่ง่ายต่อการนำไปใช้สำหรับความเป็นส่วนตัวของข้อมูลกำลังเป็นที่เข้าถึงได้มากขึ้น ในอนาคตอันใกล้ เราควรเห็นโซลูชันเหล่านี้มีให้สำหรับสาธารณชนที่กว้างขึ้น