Diferansiyel Gizlilik Nedir? 

Veri gizliliği konusuna daha fazla dikkat çeken büyük veri çağında yaşıyoruz. İnsanlar her saniye inanılmaz miktarda veri üretiyor ve şirketler bu verileri çok çeşitli uygulamalar için kullanıyor. Verilerin benzeri görülmemiş bir hızda depolanması ve paylaşılmasıyla, daha fazla gizlilik koruma tekniği olmalıdır. 

Diferansiyel mahremiyet, kişisel verilerin korunmasına yönelik bu tür bir yaklaşımdır ve geleneksel yöntemlerimizin çoğundan daha etkili olduğu kanıtlanmıştır. Veri kümesindeki bireyler hakkında bilgi saklı tutarken, veri kümesi içindeki grupların modellerini açıklayarak bir veri kümesiyle ilgili bilgileri herkese açık olarak paylaşan bir sistem olarak tanımlanabilir. 

Diferansiyel gizlilik, araştırmacıların ve veritabanı analistlerinin, bireyler hakkındaki kişisel kimlik bilgilerini ifşa etmeden veritabanlarından değerli bilgiler elde etmelerini sağlar. Birçok veri tabanı çeşitli kişisel bilgiler içerdiğinden bu çok önemlidir. 

Diferansiyel mahremiyete bakmanın bir başka yolu, veri kümelerine parazit ekleyerek anonim veriler oluşturmasıdır. Ortaya çıkan gürültü, gizliliğin korunmasına yardımcı olurken, analistlerin verileri güvenilir bir şekilde kullanabilmesi için yeterince sınırlı olmaya devam ediyor. 

Birbirine yakın iki veri kümeniz olabilir. Biri kişisel bilgilerinizle ve diğeri onsuz. Diferansiyel gizlilik ile, bir istatistiksel sorgunun belirli bir sonucu üretme olasılığının, hangi veritabanında gerçekleştirildiğinden bağımsız olarak aynı olmasını sağlayabilirsiniz.

Diferansiyel Gizlilik Nasıl Çalışır? 

Farklı gizliliğin çalışma şekli, veri kümesine genellikle epsilon (ε) olarak gösterilen bir gizlilik kaybı veya gizlilik bütçesi parametresi eklemektir. Bu parametreler, ham veri kümesine ne kadar gürültü veya rastgelelik eklendiğini kontrol eder. 

Örneğin, veri kümesinde bireylerin "Evet"/"Hayır" yanıtlarını içeren bir sütununuz olduğunu hayal edin. 

Şimdi, her birey için yazı tura attığınızı varsayalım: 

• kafalar: cevap olduğu gibi bırakılır.
  
• Yazı: gerçek cevaba bakmaksızın, cevabı tura gelirse "Evet" ve yazı gelirse "Hayır" olarak kaydederek ikinci kez çevirirsiniz. 

Bu işlemi kullanarak, verilere rastgelelik eklersiniz. Büyük miktarda veri ve gürültü ekleme mekanizmasından gelen bilgilerle, veri kümesi toplu ölçümler açısından doğru kalacaktır. Gizlilik, randomizasyon süreci sayesinde her bireyin gerçek yanıtını makul bir şekilde reddetmesine izin vererek gelir. 

Bu, diferansiyel mahremiyetin basit bir örneği olsa da, temel düzeyde bir anlayış sağlar. Gerçek dünya uygulamalarında, algoritmalar daha karmaşıktır. 

Ayrımsal gizliliğin, veri tabanında merkezileştirilmeden önce bireysel verilere gürültünün eklendiği yerde yerel olarak veya gürültünün bireylerden toplandıktan sonra ham verilere eklendiği yerde küresel olarak uygulanabileceğini not etmek de önemlidir. 

Diferansiyel Gizlilik Örnekleri

Diferansiyel gizlilik, öneri sistemleri, sosyal ağlar ve konum tabanlı hizmetler gibi çok çeşitli uygulamalarda uygulanır. 

Büyük şirketlerin farklı gizliliğe nasıl güvendiğine dair bazı örnekler: 

• Apple yöntemi, iPhone ve Mac gibi cihazlardan anonim kullanım içgörüleri toplamak için kullanır.

• Facebook hedefli reklam kampanyaları için kullanılabilecek davranışsal verileri toplamak için diferansiyel gizliliği kullanır.

• Amazon hassas bilgileri gizlerken kişiselleştirilmiş alışveriş tercihlerine ilişkin içgörüler elde etme tekniğine güvenir. 

Apple, gizliliklerini korurken kullanıcılar hakkında fikir edinmek için farklı gizlilik kullanımı konusunda özellikle şeffaf olmuştur. 

“Apple, akademik dünyada şu şekilde bilinen bir tekniği benimsedi ve daha da geliştirdi: yerel diferansiyel gizlilik gerçekten heyecan verici bir şey yapmak: bireysel kullanıcıların gizliliğinin korunmasına yardımcı olurken birçok Apple kullanıcısının neler yaptığına dair fikir edinmek. Apple'ın topluluktaki bireyleri öğrenmeden kullanıcı topluluğu hakkında bilgi edinmesini sağlayan bir tekniktir. Diferansiyel mahremiyet, Apple ile paylaşılan bilgileri, kullanıcının cihazından ayrılmadan önce, Apple'ın asla gerçek verileri yeniden üretemeyeceği şekilde dönüştürür.

 - Apple'ın Diferansiyel Gizliliğine Genel Bakış 

Diferansiyel Gizlilik Uygulamaları

Büyük veri çağında yaşadığımız için hükümetleri, kuruluşları ve şirketleri tehdit eden pek çok veri ihlali yaşanıyor. Aynı zamanda günümüzün makine öğrenimi uygulamaları, çoğunlukla bireylerden gelen büyük miktarda eğitim verisi gerektiren öğrenme tekniklerine dayanmaktadır. Araştırma kurumları da gizli bilgiler içeren verileri kullanır ve paylaşır. Bu verilerin herhangi bir şekilde uygunsuz bir şekilde açıklanması hem kişi hem de kuruluş açısından birçok soruna yol açabilir ve ağır durumlarda hukuki sorumluluğa yol açabilir. 

Diferansiyel mahremiyet gibi resmi mahremiyet modelleri tüm bu sorunları ele alır. Kişisel bilgileri, gerçek zamanlı konumu ve daha fazlasını korumak için kullanılırlar. 

Şirketler, diferansiyel gizliliği kullanarak, verilerden ödün vermeden araştırma veya iş için büyük miktarda hassas veriye erişebilir. Araştırma kurumları ayrıca, giderek daha popüler hale gelen bulut paylaşım topluluklarında gizlilik süreçlerini otomatikleştirmek için belirli farklı gizlilik teknolojileri geliştirebilir. 

Neden Diferansiyel Gizlilik Kullanılmalı? 

Diferansiyel gizlilik, gizliliği sağlarken özel verileri analiz etmek için onu mükemmel bir çerçeve haline getiren birkaç ana özellik sunar: 

• Gizlilik Kaybının Ölçülmesi: Diferansiyel mahremiyet mekanizmaları ve algoritmaları mahremiyet kaybını ölçebilir ve bu da diğer tekniklerle karşılaştırılmasını sağlar.

• Bileşim: Gizlilik kaybını ölçebildiğiniz için, farklı algoritmaların geliştirilmesini sağlayarak birden fazla hesaplama üzerinde analiz edip kontrol edebilirsiniz.

• Grup Gizliliği: Bireysel düzeyin yanı sıra, diferansiyel gizlilik, daha büyük gruplar arasındaki gizlilik kaybını analiz etmenizi ve kontrol etmenizi sağlar.

• İşlem Sonrası İşlemlerde Güvenli: Diferansiyel mahremiyet, sonradan işleme ile zarar görmez. Örneğin, bir veri analisti, diferansiyel özel bir algoritmanın çıktısının bir işlevini hesaplayamaz ve onu diferansiyel olarak daha az özel hale getiremez. 

Diferansiyel Gizliliğin Faydaları

Daha önce de belirttiğimiz gibi, diferansiyel mahremiyet birçok geleneksel mahremiyet tekniğinden daha iyidir. Örneğin, mevcut tüm bilgiler tanımlanmış bilgilerse, diferansiyel gizlilik, verilerin tüm öğelerinin tanımlanmasını kolaylaştırır. Ayrıca yardımcı bilgilere dayalı mahremiyet saldırılarına karşı dirençlidir ve kimliksizleştirilmiş veriler üzerinde gerçekleştirilebilecek saldırıları engeller. 

Diferansiyel gizliliğin en büyük faydalarından biri, bileşimsel olmasıdır, yani aynı veriler üzerinde farklı şekilde özel iki analiz yürütmenin gizlilik kaybını hesaplayabilirsiniz. Bu, iki analiz için bireysel gizlilik kayıplarını toplayarak yapılır. 

Fark mahremiyeti yeni bir araç olsa ve araştırma toplulukları dışında elde edilmesi zor olsa da, veri gizliliği için uygulaması kolay çözümler daha erişilebilir hale geliyor. Yakın gelecekte, bu çözümlerin artan sayıda daha geniş bir kitleye sunulduğunu görmeliyiz.