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 geniş bir uygulama yelpazesi için kullanıyor. Verilerin depolanması ve paylaşılması without öngörülemeyen bir hızda gerçekleşiyor, bu nedenle daha fazla gizlilik koruma tekniğine ihtiyaç duyuluyor. 

Differential privacy, kişisel verileri korumak için kullanılan bir yaklaşımdır ve geleneksel yöntemlerimize göre daha etkili olduğunu kanıtlamıştır. Bir veri seti hakkında bilgi paylaşmak için gruplar içindeki kalıpları tanımlayarak veri seti içindeki bireyler hakkında bilgiyi gizleyerek tanımlanabilir. 

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

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

İki neredeyse aynı veri setine sahip olabilirsiniz. Biri kişisel bilgilerinizi içeren, diğeri ise içermeyen. 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 gizlilik kaybı veya gizlilik bütçesi parametresi ekleyerek çalışır, bu parametreler genellikle epsilon (ε) olarak gösterilir. Bu parametreler, ham veri setine eklenen gürültü veya rastgeleliğin miktarını kontrol eder. 

Örneğin, bireylerden “Evet” / “Hayır” cevapları içeren bir sütununuz varsa, 

Şimdi, her birey için bir para atın: 

• Baş: Cevap olduğu gibi bırakılır.
  
• Yazı: İkinci kez para atarak, cevabı “Evet” olarak kaydedersiniz, eğer baş ise “Hayır” olarak kaydedersiniz, gerçek cevaba bakılmaksızın. 

Bu işlemi kullanarak, verilere rastgelelik eklersiniz. Büyük miktarda veri ve gürültü ekme mekanizmasından elde edilen bilgilerle, veri seti toplu ölçümler açısından doğru kalacaktır. Gizlilik, bireylerin gerçek cevaplarını rastgeleleştirme sürecine sayesinde inkar edebilmeleri sayesinde sağlanacaktır. 

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

Ayrıca, differential privacy’nin yerel olarak uygulanabileceğini, gürültünün verilerin merkezi veritabanına aktarılmeden önce bireysel verilere eklendiğini veya küresel olarak uygulanabileceğini, gürültünün bireylerden toplandıktan sonra ham verilere eklendiğini not etmek önemlidir. 

Differential Privacy Örnekleri

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

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

• Apple bu yöntemi, iPhone ve Mac gibi cihazlardan anonim kullanım bilgilerini toplamak için kullanıyor.

• Facebook differential privacy’yi, hedefli reklam kampanyaları için kullanılabilen davranışsal veri toplamak için kullanıyor.

• Amazon bu tekniği, kişiselleştirilmiş alışveriş tercihlerine ilişkin bilgiler elde etmek için kullanıyor, ancak aynı zamanda hassas bilgileri gizli tutuyor. 

Apple, kullanıcıların gizliliğini korurken bilgi edinmek için differential privacy kullanımını özellikle şeffaf bir şekilde açıkladı. 

“Apple, akademik dünyada yerel differential privacy olarak bilinen bir tekniği benimsemiş ve daha da geliştirmiştir: birçok Apple kullanıcısı ne yaptığını anlamak, ancak topluluk içindeki bireyleri öğrenmemek. Differential privacy, Apple’ye bilgi vermeden önce kullanıcı cihazında paylaşılan bilgileri dönüştürür, böylece Apple gerçek verileri yeniden üretmez.”

 – Apple’ın Differential Privacy Özeti 

Differential Privacy Uygulamaları

Büyük veri çağını yaşadığımız için, hükümetleri, kuruluşları ve şirketleri tehdit eden birçok veri ihlali vardır. Aynı zamanda, günümüzün makine öğrenimi uygulamaları, 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, bireyler ve kuruluşlar için birçok soruna neden olabilir ve ciddi durumlarda medeni sorumluluğa yol açabilir. 

Differential privacy gibi resmi gizlilik modelleri, bu sorunların hepsini ele alır. Kişisel bilgileri, gerçek zamanlı konumu ve daha fazlasını korumak için kullanılırlar. 

Differential privacy’yi kullanarak, şirketler araştırma veya iş için hassas verileri erişim sağlayabilir, ancak verilerin gizliliğini tehlikeye atmadan. Araştırma kurumları da, bulut paylaşım topluluklarında otomatikleştirilmiş gizlilik süreçlerini geliştirmek için özel differential privacy teknolojileri geliştirebilir, bunlar giderek daha popüler hale geliyor. 

Neden Differential Privacy Kullanılmalı? 

Differential privacy, özel verileri analiz ederken gizliliği güvence altına almak için mükemmel bir çerçeve sunar: 

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

• Bestelenme: Gizlilik kaybını ölçebildiğiniz için, aynı zamanda birden fazla hesaplama üzerinde analiz edebilir ve kontrol edebilirsiniz, bu da farklı algoritmaların geliştirilmesini sağlar.

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

• Post-İşlemede Güvenli: Differential privacy, post-işlemden zarar görmez. Örneğin, bir veri analisti, farklıially özel bir algoritmanın çıktısının bir fonksiyonunu hesaplayamaz ve onu daha az farklıially özel hale getiremez. 

Differential Privacy’nin Faydaları

Önceden de belirttiğimiz gibi, differential privacy, birçok geleneksel gizlilik tekniğinden daha iyidir. Örneğin, tüm mevcut bilginin tanımlayıcı bilgi olduğu durumlarda, differential privacy, tüm veri öğelerini tanımlamayı kolaylaştırır. Ayrıca, yardımcı bilgiler temelinde gerçekleştirilen gizlilik saldırılarına karşı dirençlidir ve tanımlayıcı olmayan verilere yönelik saldırıları önler. 

Differential privacy’nin en büyük faydalarından biri, bestelenmesidir, yani aynı verilere iki farklıially özel analiz gerçekleştirirken gizlilik kaybını hesaplayabilirsiniz. Bu, her iki analiz için bireysel gizlilik kayıplarını toplamak suretiyle yapılır. 

Differential privacy, yeni bir araçtır ve araştırma topluluklarının dışında elde edilmesi zor olabilir, ancak veri gizliliği için kolayca uygulanabilir çözümler giderek daha erişilebilir hale geliyor. Yakın gelecekte, bu çözümlerin daha geniş bir kitleye açık olmasını beklemeliyiz.