Differential Privacy Nedir?

Büyük veri çağını yaşıyoruz ve bu, veri gizliliği konusuna daha fazla dikkat çekiyor. İnsanlar her saniye inanılmaz miktarda veri üretiyor ve şirketler bu verileri çeşitli uygulamalar için kullanıyor. Verilerin depolanması ve paylaşılması withoutprecedent bir hızda gerçekleşiyor, bu nedenle daha fazla gizlilik koruma tekniğine ihtiyaç duyuluyor.

Differential privacy, kişisel verileri korumak için kullanılan bir yaklaşımdır ve geleneksel yöntemlerimizin çoğundan daha etkili olmuştur. Bir veri seti hakkında gruplar içindeki kalıpları tanımlayarak veri setindeki bireyler hakkında bilgi vermeden kamuoyu ile bilgi paylaşmak için bir sistem olarak tanımlanabilir.

Differential privacy, araştırmacılara ve veritabanı analistlerine, kişisel kimlik bilgilerini ifşa etmeden veritabanlarından değerli bilgiler elde etmelerini sağlar. Bu çok önemlidir, çünkü birçok veritabanı kişisel bilgiler içerir.

Differential privacy’ye başka bir bakış açısı, veri setlerine gürültü ekleyerek anonim veri oluşturmasıdır. Eklenen gürültü, gizliliği korurken analistlerin verilerini güvenilir bir şekilde kullanmasını sağlar.

İki neredeyse aynı veri setiniz olabilir. Biri kişisel bilgilerinizi içerir, diğeri içermez. Differential privacy ile, bir istatistiksel sorgunun belirli bir sonucu üretme olasılığının, hangi veritabanında gerçekleştirildiğine bakılmaksızın aynı olduğunu garantileyebilirsiniz.

Differential Privacy Nasıl Çalışır?

Differential privacy, veri setine epsilon (ε) olarak belirtilen bir gizlilik kaybı veya gizlilik bütçesi parametresini ekleyerek çalışır. Bu parametreler, ham veri setine eklenen gürültü veya rastgeleliğin miktarını kontrol eder.

Örneğin, bireylerden “Evet” / “Hayır” cevapları içeren bir sütununuz olduğunu düşünün.

Şimdi, her birey için bir para atın:

• Baş: Cevap olduğu gibi bırakılır.
  
• Yazı: İkinci bir para atar ve cevabı “Evet” olarak kaydeder hvis baş, “Hayır” olarak kaydeder hvis yazı, gerçek cevaba bakılmaksızın.

Bu işlemle, verilere gürültü eklersiniz. Büyük miktarda veri ve gürültü ekme mekanizmasından elde edilen bilgilerle, veri seti toplu ölçümler açısından doğru kalacaktır. Gizlilik, bireylerin gerçek cevaplarını gürültüleme süreci sayesinde inkar edebilmeleri sayesinde sağlanır.

Bu, differential privacy’nin basitleştirilmiş bir örneğidir, ancak temel bir anlayış sağlar. Gerçek dünya uygulamalarında algoritmalar daha karmaşıktır.

Ayrıca, differential privacy’nin yerel olarak, gürültünün verilere merkezi veritabanına gönderilmeden önce eklenmesiyle veya küresel olarak, ham verilerin toplanmasından sonra eklenmesiyle uygulanabileceğini belirtmek önemlidir.

Differential Privacy Örnekleri

Differential privacy, öneri sistemleri, sosyal ağlar ve konum tabanlı hizmetler gibi geniş bir uygulama yelpazesi boyunca uygulanmaktadır.

Büyük şirketlerin differential privacy’yi nasıl kullandığına ilişkin bazı örnekler şunlardır:

• Apple (AAPL ) , cihazlardan anonim kullanım içgörülerini toplamak için bu yöntemi kullanır. IPhone ve Mac gibi.

• Facebook (META ) , hedefli reklam kampanyaları için kullanılabilen davranışsal verileri toplamak için differential privacy kullanır.

• Amazon (AMZN ) , hassas bilgileri gizlerken kişiselleştirilmiş alışveriş tercihlerine ilişkin içgörüler elde etmek için bu tekniği kullanır.

Apple, kullanıcıların gizliliğini korurken içgörüler elde etmek için differential privacy kullanımını özellikle şeffaf bir şekilde açıklamıştır.

“Apple, akademik dünyada yerel differential privacy olarak bilinen bir tekniği benimsemiş ve geliştirmiştir. Apple kullanıcıları hakkında bilgi edinirken bireysel kullanıcıların gizliliğini korumaya yardımcı olur. Bu, Apple’ın kullanıcı topluluğu hakkında bilgi edinmesini sağlar, ancak topluluk içindeki bireyler hakkında değil. Differential privacy, verilerin kullanıcı cihazından çıkmeden önce Apple’a iletilen bilgileri dönüştürür, böylece Apple gerçek verileri asla yeniden üretemez.”

– Apple’ın Differential Privacy Özeti

Differential Privacy Uygulamaları

Büyük veri çağından geçtiğimiz için, hükümetleri, organizasyonları ve şirketleri tehdit eden birçok veri ihlali vardır. Aynı zamanda, günümüzün makine öğrenimi uygulamaları, genellikle bireylerden gelen büyük miktarda eğitim verisi gerektiren öğrenme tekniklerine dayanır. Araştırma kurumları da gizli bilgileri içeren verileri kullanır ve paylaşırlar. Bu verilerin herhangi bir şekilde yanlış ifşa edilmesi, hem bireyler hem de organizasyonlar için birçok soruna neden olabilir ve ciddi durumlarda sivil sorumluluğa yol açabilir.

Formal gizlilik modelleri gibi differential privacy, bu sorunların tümünü ele alır. Kişisel bilgileri, gerçek zamanlı konumu ve daha fazlasını korumak için kullanılır.

Differential privacy’yi kullanarak, şirketler araştırma veya iş için hassas verileri gizliliğini tehlikeye atmadan erişebilirler. Araştırma kurumları da, bulut paylaşım topluluklarında otomatik gizlilik süreçlerini sağlamak için özel differential privacy teknolojileri geliştirebilirler.

Neden Differential Privacy Kullanılır?

Differential privacy, özel verileri analiz ederken gizliliği garanti eden bir çerçeve için birkaç ana özellik sunar:

• Gizlilik Kaybının Ölçülmesi: Differential privacy mekanizmaları ve algoritmaları gizlilik kaybını ölçebilir, bu da diğer tekniklerle karşılaştırılmasını sağlar.

• Bileşim: Gizlilik kaybını ölçebildiğiniz için, birden fazla hesaplama üzerinden analiz edebilir ve kontrol edebilirsiniz, bu da farklı algoritmaların geliştirilmesini sağlar.

• Grup Gizliliği: Bireysel düzeyin yanı sıra, differential privacy ayrıca daha büyük gruplar arasında gizlilik kaybını analiz etmeyi ve kontrol etmeyi sağlar.

• Post-İşlemde Güvenli: Differential privacy, post-işlemden zarar görmez. Örneğin, bir veri analisti, farklıially özel bir algoritmanın çıktısı üzerinde bir fonksiyon hesaplayamaz ve onu daha az farklıially özel hale getiremez.

Differential Privacy’nin Yararları

Daha önce de belirttiğimiz gibi, differential privacy, birçok geleneksel gizlilik tekniğinden daha iyidir. Örneğin, tüm mevcut bilginin tanımlanabilir bilgi olduğu durumlarda, differential privacy, tüm veri öğelerini tanımlamayı kolaylaştırır. Ayrıca, ek bilgiye dayalı gizlilik saldırılarına karşı dirençlidir, bu da tanımlanamayan verilere yönelik saldırıları önler.

Differential privacy’nin en büyük avantajlarından biri, bileşimsel olmasıdır, yani aynı verilerin üzerinden yapılan iki farklıially özel analizlerin gizlilik kaybını hesaplayabilirsiniz. Bu, bireysel gizlilik kayıplarının bu analizler için toplamı ile yapılır.

Differential privacy yeni bir araçtır ve araştırma topluluklarının dışında elde edilmesi zor olabilir, ancak veri gizliliği için kolayca uygulanabilir çözümler daha erişilebilir hale geliyor. Yakın gelecekte, daha geniş bir kamuoyuna açık daha fazla çözüm görmemiz bekleniyor.