Quyền riêng tư khác biệt là gì? 

Chúng ta đang sống trong kỷ nguyên của dữ liệu lớn, điều này thậm chí còn tập trung nhiều hơn vào chủ đề bảo mật dữ liệu. Con người tạo ra một lượng dữ liệu đáng kinh ngạc mỗi giây và các công ty sử dụng dữ liệu này cho nhiều ứng dụng. Với việc lưu trữ và chia sẻ dữ liệu với tốc độ chưa từng thấy, cần phải có nhiều kỹ thuật bảo vệ quyền riêng tư hơn. 

Quyền riêng tư khác biệt là một trong những cách tiếp cận như vậy để bảo vệ dữ liệu cá nhân và nó đã được chứng minh là hiệu quả hơn nhiều phương pháp truyền thống của chúng tôi. Nó có thể được định nghĩa là một hệ thống chia sẻ công khai thông tin về tập dữ liệu bằng cách mô tả các mẫu nhóm trong tập dữ liệu trong khi giữ lại thông tin về các cá nhân trong tập dữ liệu. 

Quyền riêng tư khác biệt cho phép các nhà nghiên cứu và nhà phân tích cơ sở dữ liệu có được thông tin có giá trị từ cơ sở dữ liệu mà không tiết lộ thông tin nhận dạng cá nhân về các cá nhân. Điều này rất quan trọng vì nhiều cơ sở dữ liệu chứa nhiều loại thông tin cá nhân. 

Một cách khác để xem xét sự riêng tư khác biệt là nó tạo ra dữ liệu ẩn danh bằng cách đưa nhiễu vào bộ dữ liệu. Tiếng ồn được giới thiệu giúp bảo vệ quyền riêng tư trong khi vẫn đủ hạn chế để các nhà phân tích có thể sử dụng dữ liệu một cách đáng tin cậy. 

Bạn có thể có hai bộ dữ liệu gần giống nhau. Một có thông tin cá nhân của bạn và một không có nó. Với quyền riêng tư khác biệt, bạn có thể đảm bảo rằng xác suất mà một truy vấn thống kê sẽ tạo ra một kết quả nhất định là như nhau bất kể nó được thực hiện trên cơ sở dữ liệu nào.

Quyền riêng tư khác biệt hoạt động như thế nào? 

Cách thức hoạt động của quyền riêng tư khác biệt là bằng cách giới thiệu tham số mất quyền riêng tư hoặc ngân sách quyền riêng tư, thường được ký hiệu là epsilon (ε), cho tập dữ liệu. Các tham số này kiểm soát mức độ nhiễu hoặc tính ngẫu nhiên được thêm vào tập dữ liệu thô. 

Ví dụ: hãy tưởng tượng bạn có một cột trong tập dữ liệu với các câu trả lời “Có”/”Không” từ các cá nhân. 

Bây giờ, giả sử bạn tung đồng xu cho mỗi cá nhân: 

• Thủ trưởng: câu trả lời là để lại như là.
  
• Đuôi: bạn lật lần thứ hai, ghi lại câu trả lời là “Có” nếu mặt ngửa và “Không” nếu mặt sấp, bất kể câu trả lời thực sự là gì. 

Bằng cách sử dụng quy trình này, bạn thêm tính ngẫu nhiên vào dữ liệu. Với lượng dữ liệu lớn và thông tin từ cơ chế thêm nhiễu, bộ dữ liệu sẽ luôn chính xác về mặt phép đo tổng hợp. Quyền riêng tư xuất hiện bằng cách cho phép mọi cá nhân từ chối câu trả lời thực của họ một cách hợp lý nhờ vào quy trình ngẫu nhiên hóa. 

Mặc dù đây là một ví dụ đơn giản về quyền riêng tư khác biệt, nhưng nó cung cấp mức độ hiểu biết cơ bản. Trong các ứng dụng trong thế giới thực, các thuật toán phức tạp hơn. 

Cũng cần lưu ý rằng quyền riêng tư khác biệt có thể được triển khai cục bộ, trong đó tiếng ồn được thêm vào dữ liệu riêng lẻ trước khi nó được tập trung vào cơ sở dữ liệu hoặc trên toàn cầu, nơi tiếng ồn được thêm vào dữ liệu thô sau khi được thu thập từ các cá nhân. 

Ví dụ về quyền riêng tư khác biệt

Quyền riêng tư khác biệt được áp dụng trên nhiều ứng dụng như hệ thống đề xuất, mạng xã hội và dịch vụ dựa trên vị trí. 

Dưới đây là một số ví dụ về cách các công ty lớn dựa vào quyền riêng tư khác biệt: 

• Apple sử dụng phương pháp này để thu thập thông tin chi tiết về cách sử dụng ẩn danh từ các thiết bị như iPhone và máy Mac.

• Facebook sử dụng quyền riêng tư khác biệt để thu thập dữ liệu hành vi có thể được sử dụng cho các chiến dịch quảng cáo được nhắm mục tiêu.

• đàn bà gan dạ dựa vào kỹ thuật này để hiểu rõ hơn về sở thích mua sắm được cá nhân hóa trong khi ẩn thông tin nhạy cảm. 

Apple đã đặc biệt minh bạch về việc sử dụng quyền riêng tư khác biệt để hiểu rõ hơn về người dùng trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư của họ. 

“Apple đã áp dụng và phát triển hơn nữa một kỹ thuật được biết đến trong thế giới học thuật là quyền riêng tư khác biệt cục bộ để làm điều gì đó thực sự thú vị: hiểu rõ hơn về những gì nhiều người dùng Apple đang làm, đồng thời giúp bảo vệ quyền riêng tư của từng người dùng. Đó là một kỹ thuật cho phép Apple tìm hiểu về cộng đồng người dùng mà không cần tìm hiểu về các cá nhân trong cộng đồng. Quyền riêng tư khác biệt biến đổi thông tin được chia sẻ với Apple trước khi nó rời khỏi thiết bị của người dùng để Apple không bao giờ có thể tái tạo dữ liệu thực.”

 – Tổng quan về quyền riêng tư khác biệt của Apple 

Các ứng dụng của sự riêng tư khác biệt

Vì chúng ta đang sống trong thời đại dữ liệu lớn nên có rất nhiều vụ vi phạm dữ liệu đe dọa đến các chính phủ, tổ chức và công ty. Đồng thời, các ứng dụng học máy ngày nay dựa vào các kỹ thuật học đòi hỏi lượng dữ liệu đào tạo lớn, thường đến từ các cá nhân. Các tổ chức nghiên cứu cũng sử dụng và chia sẻ dữ liệu với thông tin bí mật. Việc tiết lộ dữ liệu này không đúng cách dưới bất kỳ hình thức nào có thể gây ra nhiều vấn đề cho cả cá nhân và tổ chức, và trong trường hợp nghiêm trọng có thể dẫn đến trách nhiệm dân sự. 

Các mô hình quyền riêng tư chính thức như quyền riêng tư khác biệt giải quyết tất cả các vấn đề này. Chúng được sử dụng để bảo vệ thông tin cá nhân, vị trí thời gian thực, v.v. 

Bằng cách sử dụng quyền riêng tư khác biệt, các công ty có thể truy cập một lượng lớn dữ liệu nhạy cảm để nghiên cứu hoặc kinh doanh mà không ảnh hưởng đến dữ liệu. Các tổ chức nghiên cứu cũng có thể phát triển các công nghệ bảo mật khác biệt cụ thể để tự động hóa các quy trình bảo mật trong các cộng đồng chia sẻ đám mây đang ngày càng trở nên phổ biến. 

Tại sao nên sử dụng Quyền riêng tư khác biệt? 

Quyền riêng tư khác biệt cung cấp một số thuộc tính chính giúp nó trở thành một khung tuyệt vời để phân tích dữ liệu riêng tư trong khi vẫn đảm bảo quyền riêng tư: 

• Định lượng mất quyền riêng tư: Các cơ chế và thuật toán về quyền riêng tư khác biệt có thể đo lường mức độ mất quyền riêng tư, cho phép so sánh nó với các kỹ thuật khác.

• Thành phần: Vì bạn có thể định lượng mức độ mất quyền riêng tư nên bạn cũng có thể phân tích và kiểm soát nó qua nhiều lần tính toán, cho phép phát triển các thuật toán khác nhau.

• Quyền riêng tư của Nhóm: Bên cạnh cấp độ cá nhân, quyền riêng tư khác biệt cho phép bạn phân tích và kiểm soát việc mất quyền riêng tư giữa các nhóm lớn hơn.

• Bảo mật trong quá trình hậu xử lý: Quyền riêng tư khác biệt không thể bị tổn hại khi xử lý hậu kỳ. Ví dụ: một nhà phân tích dữ liệu không thể tính toán một chức năng đầu ra của thuật toán riêng tư vi sai và biến nó thành ít riêng tư hơn. 

Lợi ích của quyền riêng tư khác biệt

Như chúng tôi đã đề cập trước đó, quyền riêng tư khác biệt tốt hơn nhiều kỹ thuật quyền riêng tư truyền thống. Ví dụ: nếu tất cả thông tin có sẵn là thông tin được xác định, quyền riêng tư khác biệt sẽ giúp xác định tất cả các thành phần của dữ liệu dễ dàng hơn. Nó cũng chống lại các cuộc tấn công quyền riêng tư dựa trên thông tin phụ trợ, ngăn chặn các cuộc tấn công có thể được thực hiện trên dữ liệu không xác định được. 

Một trong những lợi ích lớn nhất của quyền riêng tư khác biệt là tính tổng hợp, nghĩa là bạn có thể tính toán mức độ mất quyền riêng tư khi tiến hành hai phân tích riêng tư khác nhau trên cùng một dữ liệu. Điều này được thực hiện bằng cách tổng hợp các tổn thất về quyền riêng tư cá nhân cho hai phân tích. 

Mặc dù quyền riêng tư khác biệt là một công cụ mới và có thể khó tiếp cận với các cộng đồng nghiên cứu bên ngoài, nhưng các giải pháp dễ thực hiện cho quyền riêng tư dữ liệu đang trở nên dễ tiếp cận hơn. Trong tương lai gần, chúng ta sẽ thấy số lượng ngày càng tăng của các giải pháp này có sẵn cho công chúng rộng rãi hơn.