Дыферэнцыяльная прыватнасць: белы шум кібербяспекі

• аўтар:
• імя аўтара

  Quantumrun Foresight
• Снежань 17, 2021

Кароткі агляд

Дыферэнцыяльная прыватнасць, метад, які ўводзіць узровень нявызначанасці для абароны даных карыстальнікаў, змяняе спосаб апрацоўкі даных у розных сектарах. Такі падыход дазваляе здабываць істотную інфармацыю без шкоды для асабістых звестак, што прыводзіць да патэнцыйнага зруху ва ўласнасці на даныя, дзе людзі маюць большы кантроль над сваёй інфармацыяй. Прыняцце дыферэнцыяльнай канфідэнцыяльнасці можа мець шырокі спектр наступстваў: ад змены заканадаўства і прасоўвання справядлівага прадстаўніцтва ў рашэннях, якія кіруюцца дадзенымі, да стымулявання інавацый у навуцы дадзеных і стварэння новых магчымасцей у кібербяспецы.

Дыферэнцыяльны кантэкст прыватнасці

Цяперашнія інфраструктуры працуюць на вялікіх даных, якія ўяўляюць сабой вялікія наборы даных, якія выкарыстоўваюцца ўрадамі, акадэмічнымі даследчыкамі і аналітыкамі даных для выяўлення заканамернасцей, якія дапамогуць ім у прыняцці стратэгічных рашэнняў. Аднак сістэмы рэдка ўлічваюць патэнцыйную небяспеку для прыватнасці і абароны карыстальнікаў. Напрыклад, буйныя тэхналагічныя кампаніі, такія як Facebook, Google, Apple і Amazon, вядомыя ўцечкай даных, якая можа мець шкодныя наступствы для даных карыстальнікаў у розных месцах, такіх як бальніцы, банкі і дзяржаўныя арганізацыі. 

Па гэтых прычынах інфарматыкі сканцэнтраваны на распрацоўцы новай сістэмы захоўвання дадзеных, якая не парушае прыватнасць карыстальнікаў. Дыферэнцыяльная прыватнасць - гэта новы метад абароны дадзеных карыстальнікаў, якія захоўваюцца ў Інтэрнэце. Ён працуе шляхам увядзення пэўных узроўняў адцягнення або белага шуму ў працэс збору даных, што перашкаджае дакладнаму адсочванню даных карыстальніка. Такі падыход дае карпарацыям усе важныя дадзеныя, не раскрываючы асабістай інфармацыі.

Матэматыка дыферэнцыяльнай прыватнасці існуе з 2010-х гадоў, і Apple і Google ужо прынялі гэты метад у апошнія гады. Навукоўцы навучаюць алгарытмы дадаваць вядомы працэнт няслушнай верагоднасці да набору даных, каб ніхто не мог адсачыць інфармацыю да карыстальніка. Затым алгарытм можа лёгка адняць верагоднасць атрымання фактычных даных, захоўваючы пры гэтым ананімнасць карыстальніка. Вытворцы могуць усталяваць лакальную дыферэнцыяльную прыватнасць у прыладу карыстальніка або дадаць яе ў якасці цэнтралізаванай дыферэнцыяльнай прыватнасці пасля збору даных. Аднак цэнтралізаваная дыферэнцыяльная канфідэнцыяльнасць па-ранейшаму знаходзіцца пад пагрозай узлому ў крыніцы. 

Разбуральнае ўздзеянне

Па меры таго, як усё больш людзей даведаюцца аб дыферэнцыяльнай канфідэнцыяльнасці, яны могуць запатрабаваць больш кантролю над сваімі дадзенымі, што прывядзе да змены ў тым, як тэхналагічныя кампаніі апрацоўваюць інфармацыю карыстальнікаў. Напрыклад, людзі могуць мець магчымасць рэгуляваць узровень канфідэнцыяльнасці сваіх даных, што дазваляе ім балансаваць паміж персаналізаванымі паслугамі і прыватнасцю. Гэтая тэндэнцыя можа прывесці да новай эры валодання данымі, калі людзі могуць выказвацца ў тым, як выкарыстоўваюцца іх даныя, спрыяючы пачуццю даверу і бяспекі ў лічбавым свеце.

Па меры таго, як спажыўцы становяцца больш уважлівымі да канфідэнцыяльнасці, прадпрыемствы, якія аддаюць перавагу абароне дадзеных, могуць прыцягнуць больш кліентаў. Аднак гэта таксама азначае, што кампаніям трэба будзе інвеставаць у распрацоўку дыферэнцыяльных сістэм прыватнасці, што можа стаць сур'ёзнай задачай. Акрамя таго, кампаніям можа спатрэбіцца арыентавацца ў складаным ландшафце міжнародных законаў аб канфідэнцыяльнасці, што можа прывесці да распрацоўкі гнуткіх мадэляў канфідэнцыяльнасці, адаптаваных да розных юрысдыкцый.

З боку ўрада дыферэнцыяльная прыватнасць можа рэвалюцыянізаваць спосаб апрацоўкі публічных даных. Напрыклад, выкарыстанне дыферэнцыяльнай канфедэнцыйнасці пры зборы дадзеных перапісу магло б забяспечыць канфідэнцыяльнасць грамадзян, забяспечваючы пры гэтым дакладныя статыстычныя дадзеныя для выпрацоўкі палітыкі. Тым не менш, урадам можа спатрэбіцца ўсталяваць дакладныя правілы і стандарты дыферэнцыяльнай прыватнасці, каб забяспечыць іх належнае выкананне. Такое развіццё можа прывесці да больш арыентаванага на канфідэнцыяльнасць падыходу да кіравання публічнымі дадзенымі, спрыяючы празрыстасці і даверу паміж грамадзянамі і іх адпаведнымі ўрадамі. 

Наступствы дыферэнцыяльнай прыватнасці

Больш шырокія наступствы дыферэнцыяльнай прыватнасці могуць уключаць: 

• Адсутнасць канкрэтных дадзеных карыстальнікаў перашкаджае кампаніям адсочваць іх і прыводзіць да скарачэння выкарыстання мэтавай рэкламы ў сацыяльных сетках і пошукавых сістэмах.
• Стварэнне больш шырокага рынку працы для прыхільнікаў кібербяспекі і экспертаў. 
• Адсутнасць даных, даступных праваахоўным органам для адсочвання злачынцаў, прыводзіць да больш павольных арыштаў. 
• Новае заканадаўства вядзе да больш строгіх законаў аб абароне даных і можа змяніць адносіны паміж урадамі, карпарацыямі і грамадзянамі.
• Справядлівае прадстаўніцтва ўсіх груп у працэсе прыняцця рашэнняў на аснове дадзеных, што вядзе да больш справядлівай палітыкі і паслуг.
• Інавацыі ў галіне навукі аб даных і машыннага навучання прывялі да распрацоўкі новых алгарытмаў і метадаў, якія могуць вучыцца на дадзеных без шкоды для прыватнасці.

Пытанні для разгляду

• Як вы думаеце, ці могуць буйныя тэхналагічныя карпарацыі цалкам уключыць дыферэнцыяльную канфідэнцыяльнасць у свае бізнес-мадэлі? 
• Ці верыце вы, што хакеры ў рэшце рэшт змогуць пераадолець новыя дыферэнцыяльныя бар'еры прыватнасці для доступу да мэтавых даных?