Diferensial məxfilik: Kibertəhlükəsizliyin ağ səs-küyü

• Author:
• Author adı

  Quantumrun Uzaqgörməsi
• Dekabr 17, 2021

Anlayış xülasəsi

İstifadəçi məlumatlarını qorumaq üçün qeyri-müəyyənlik səviyyəsini təqdim edən bir üsul olan diferensial məxfilik müxtəlif sektorlarda məlumatların idarə olunması üsulunu dəyişdirir. Bu yanaşma şəxsi təfərrüatlara xələl gətirmədən vacib məlumatların çıxarılmasına imkan verir ki, bu da fərdlərin öz məlumatlarına daha çox nəzarət etdiyi məlumat sahibliyində potensial dəyişikliyə səbəb olur. Diferensial məxfiliyin qəbulu qanunvericiliyin yenidən formalaşdırılmasından və məlumatlara əsaslanan qərarlarda ədalətli təmsilçiliyin təşviqindən tutmuş məlumat elmində innovasiyaların stimullaşdırılmasına və kibertəhlükəsizlikdə yeni imkanların yaradılmasına qədər geniş təsirlərə malik ola bilər.

Diferensial məxfilik konteksti

Mövcud infrastrukturlar hökumətlər, akademik tədqiqatçılar və məlumat analitikləri tərəfindən strateji qərarların qəbul edilməsində onlara kömək edəcək nümunələri tapmaq üçün istifadə olunan böyük verilənlər toplusu olan böyük verilənlər üzərində işləyir. Bununla belə, sistemlər nadir hallarda istifadəçilərin məxfiliyi və qorunması üçün potensial təhlükələri nəzərə alır. Məsələn, Facebook, Google, Apple və Amazon kimi böyük texnologiya şirkətləri xəstəxanalar, banklar və dövlət təşkilatları kimi bir çox parametrlərdə istifadəçi məlumatlarında zərərli nəticələrə səbəb ola biləcək məlumat pozuntuları ilə tanınır. 

Bu səbəblərə görə, kompüter alimləri istifadəçi məxfiliyini pozmayan məlumatların saxlanması üçün yeni sistem hazırlamağa diqqət yetirirlər. Diferensial məxfilik internetdə saxlanılan istifadəçi məlumatlarını qorumaq üçün yeni bir üsuldur. O, məlumatların toplanması prosesinə müəyyən dərəcədə yayındırma və ya ağ səs-küy daxil etməklə işləyir, istifadəçi məlumatlarının dəqiq izlənməsinə mane olur. Bu yanaşma korporasiyaları şəxsi məlumatları açıqlamadan bütün vacib məlumatlarla təmin edir.

Diferensial məxfilik üçün riyaziyyat 2010-cu illərdən bəri mövcuddur və Apple və Google son illərdə bu metodu artıq qəbul ediblər. Alimlər heç kimin istifadəçiyə məlumatı izləyə bilməməsi üçün məlumat dəstinə yanlış ehtimalın məlum faizini əlavə etmək üçün alqoritmlər hazırlayırlar. Sonra, bir alqoritm istifadəçinin anonimliyini qoruyaraq faktiki məlumatları əldə etmək ehtimalını asanlıqla çıxara bilər. İstehsalçılar ya yerli diferensial məxfiliyi istifadəçinin cihazına quraşdıra və ya məlumat topladıqdan sonra onu mərkəzləşdirilmiş diferensial məxfilik kimi əlavə edə bilərlər. Bununla belə, mərkəzləşdirilmiş diferensial məxfilik hələ də mənbədə pozulma riski altındadır. 

Dağıdıcı təsir

Daha çox insan diferensial məxfilikdən xəbərdar olduqda, onlar öz məlumatlarına daha çox nəzarət tələb edə bilər, bu da texnoloji şirkətlərin istifadəçi məlumatlarını idarə etmə tərzində dəyişikliyə səbəb ola bilər. Məsələn, fərdlərin öz məlumatları üçün istədikləri məxfilik səviyyəsini tənzimləmək seçimi ola bilər ki, bu da onlara fərdiləşdirilmiş xidmətlər və məxfilik arasında balans yaratmağa imkan verir. Bu tendensiya, rəqəmsal dünyada inam və təhlükəsizlik hissini gücləndirərək, fərdlərin öz məlumatlarının necə istifadə edildiyi barədə söz sahibi olduğu yeni məlumat sahibliyi dövrünə gətirib çıxara bilər.

İstehlakçılar məxfiliyə daha çox diqqət yetirdikcə, məlumatların qorunmasına üstünlük verən müəssisələr daha çox müştəri cəlb edə bilər. Bununla belə, bu həm də o deməkdir ki, şirkətlər diferensial məxfilik sistemlərinin inkişafına sərmayə qoymalı olacaqlar ki, bu da əhəmiyyətli bir iş ola bilər. Bundan əlavə, şirkətlər müxtəlif yurisdiksiyalara uyğunlaşa bilən çevik məxfilik modellərinin inkişafı ilə nəticələnə bilən beynəlxalq məxfilik qanunlarının mürəkkəb mənzərəsində naviqasiya etməli ola bilər.

Hökumət tərəfində, diferensial məxfilik ictimai məlumatların necə idarə olunmasında inqilab edə bilər. Məsələn, siyahıyaalma məlumatlarının toplanmasında diferensial məxfiliyin istifadəsi siyasətin hazırlanması üçün hələ də dəqiq statistik məlumatları təmin etməklə yanaşı, vətəndaşların məxfiliyini təmin edə bilər. Bununla belə, hökumətlər onun düzgün həyata keçirilməsini təmin etmək üçün diferensial məxfilik üçün aydın qaydalar və standartlar yaratmalı ola bilər. Bu inkişaf, vətəndaşlar və onların müvafiq hökumətləri arasında şəffaflığı və etimadı təşviq edərək, ictimai məlumatların idarə edilməsinə daha çox məxfiliyə yönəlmiş yanaşmaya gətirib çıxara bilər. 

Diferensial məxfiliyin nəticələri

Diferensial məxfiliyin daha geniş təsirləri aşağıdakıları əhatə edə bilər: 

• Xüsusi istifadəçi məlumatlarının olmaması şirkətləri onları izləməkdən çəkindirir və sosial media və axtarış sistemlərində hədəflənmiş reklamların istifadəsinin azalmasına gətirib çıxarır.
• Kibertəhlükəsizlik müdafiəçiləri və ekspertlər üçün daha geniş iş bazarının yaradılması. 
• Cinayətkarları izləmək üçün hüquq-mühafizə orqanları üçün məlumatların olmaması həbslərin yavaşlamasına səbəb olur. 
• Daha sərt məlumatların qorunması qanunlarına gətirib çıxaran və hökumətlər, korporasiyalar və vətəndaşlar arasında münasibətləri potensial olaraq yenidən formalaşdıran yeni qanunvericilik.
• Məlumata əsaslanan qərarların qəbulunda bütün qrupların ədalətli təmsil olunması, daha ədalətli siyasət və xidmətlərə gətirib çıxarır.
• Məxfiliyə xələl gətirmədən məlumatlardan öyrənə bilən yeni alqoritm və texnikaların inkişafına səbəb olan məlumat elmində və maşın öyrənməsində innovasiya.

Nəzərə alınmalı suallar

• Sizcə, böyük texnoloji korporasiyalar diferensial məxfiliyi öz biznes modellərinə tam şəkildə daxil edə bilərlərmi? 
• Hakerlərin hədəf məlumatlarına daxil olmaq üçün yeni diferensial məxfilik maneələrini aşa biləcəklərinə inanırsınızmı?