Differential privacy: Ang puti nga kasaba sa cybersecurity

• Author:
• Ngalan sa tagsulat

  Quantumrun Foresight
• Disyembre 17, 2021

Katingbanan sa panabut

Ang differential privacy, usa ka pamaagi nga nagpaila sa lebel sa kawalay kasiguruhan aron mapanalipdan ang datos sa tiggamit, nagbag-o sa paagi sa pagdumala sa datos sa lainlaing mga sektor. Kini nga pamaagi nagtugot sa pagkuha sa importante nga impormasyon nga walay pagkompromiso sa personal nga mga detalye, nga mosangpot sa usa ka potensyal nga pagbalhin sa pagpanag-iya sa datos diin ang mga indibidwal adunay labaw nga kontrol sa ilang impormasyon. Ang pagsagop sa differential privacy mahimong adunay lapad nga mga implikasyon, gikan sa pag-usab sa lehislasyon ug pagpasiugda og patas nga representasyon sa data-driven nga mga desisyon, ngadto sa pagpukaw sa kabag-ohan sa data science ug paghimo og bag-ong mga oportunidad sa cybersecurity.

Nagkalainlain nga konteksto sa pagkapribado

Ang karon nga mga imprastraktura nagdagan sa dagkong datos, nga mga dagkong set sa datos nga gigamit sa mga gobyerno, akademiko nga tigdukiduki, ug mga analista sa datos aron makit-an ang mga sumbanan nga makatabang kanila sa estratehikong pagdesisyon. Bisan pa, panagsa ra nga gikonsiderar sa mga sistema ang mga potensyal nga peligro alang sa pagkapribado ug proteksyon sa mga tiggamit. Pananglitan, ang mga dagkong kompanya sa teknolohiya sama sa Facebook, Google, Apple, ug Amazon nailhan tungod sa mga paglapas sa datos nga mahimong adunay makadaot nga mga sangputanan sa datos sa tiggamit sa daghang mga setting, sama sa mga ospital, bangko, ug mga organisasyon sa gobyerno. 

Tungod niini nga mga hinungdan, ang mga siyentipiko sa kompyuter nagpunting sa paghimo og usa ka bag-ong sistema alang sa pagtipig sa datos nga dili makalapas sa pribasiya sa tiggamit. Ang differential privacy usa ka bag-ong pamaagi sa pagpanalipod sa datos sa user nga gitipigan sa internet. Naglihok kini pinaagi sa pagpaila sa piho nga lebel sa pagkabalda o puti nga kasaba sa proseso sa pagkolekta sa datos, pagpugong sa tukma nga pagsubay sa datos sa usa ka tiggamit. Kana nga pamaagi naghatag sa mga korporasyon sa tanan nga hinungdanon nga datos nga wala magpadayag sa personal nga kasayuran.

Ang matematika alang sa pagkapribado sa kalainan naglungtad sukad sa 2010s, ug gisagop na sa Apple ug Google kini nga pamaagi sa bag-ohay nga mga tuig. Ang mga siyentipiko nagbansay sa mga algorithm aron makadugang usa ka nahibal-an nga porsyento sa dili husto nga posibilidad sa set sa datos aron wala’y makasubay sa kasayuran sa usa ka tiggamit. Pagkahuman, ang usa ka algorithm dali nga makunhuran ang posibilidad nga makuha ang aktuwal nga datos samtang gipadayon ang dili mailhan sa tiggamit. Mahimong i-install sa mga tiggama ang lokal nga pagkapribado sa kalainan sa aparato sa usa ka tiggamit o idugang kini ingon usa ka sentralisado nga pagkapribado sa kalainan pagkahuman sa pagkolekta sa datos. Bisan pa, ang sentralisado nga pagkapribado sa kalainan naa gihapon sa peligro sa mga paglapas sa gigikanan. 

Makasamok nga epekto

Samtang nagkadaghan ang mga tawo nga nahibal-an ang kalainan sa pagkapribado, mahimo silang mangayo og dugang nga kontrol sa ilang datos, nga mosangput sa usa ka pagbag-o kung giunsa pagdumala sa mga kompanya sa tech ang kasayuran sa gumagamit. Pananglitan, ang mga indibidwal mahimong adunay kapilian sa pag-adjust sa lebel sa pagkapribado nga gusto nila alang sa ilang datos, nga gitugotan sila nga mabalanse tali sa mga personal nga serbisyo ug pagkapribado. Kini nga uso mahimong mosangpot sa usa ka bag-ong panahon sa pagpanag-iya sa datos, diin ang mga indibidwal adunay isulti kung giunsa paggamit ang ilang datos, nga nagpalambo sa usa ka pagbati sa pagsalig ug seguridad sa digital nga kalibutan.

Samtang ang mga konsumedor nahimong mas mahunahunaon sa pagkapribado, ang mga negosyo nga nag-una sa pagpanalipod sa datos mahimong makadani sa daghang mga kustomer. Bisan pa, kini nagpasabut usab nga ang mga kompanya kinahanglan nga mamuhunan sa pagpauswag sa mga sistema sa pagkapribado sa kalainan, nga mahimo’g usa ka hinungdanon nga buluhaton. Dugang pa, ang mga kompanya mahimo’g kinahanglan nga mag-navigate sa komplikado nga talan-awon sa internasyonal nga mga balaod sa pagkapribado, nga mahimong mosangput sa pag-uswag sa nabag-o nga mga modelo sa pagkapribado nga mapasibo sa lainlaing mga hurisdiksyon.

Sa bahin sa gobyerno, ang pagkapribado sa kalainan mahimong magbag-o kung giunsa pagdumala ang publiko nga datos. Pananglitan, ang paggamit sa differential privacy sa pagkolekta sa datos sa census makaseguro sa pribasiya sa mga lungsoranon samtang naghatag gihapon og tukma nga istatistikal nga datos alang sa paghimo og polisiya. Bisan pa, ang mga gobyerno mahimong kinahanglan nga magtukod og tin-aw nga mga regulasyon ug mga sumbanan alang sa pagkapribado sa kalainan aron masiguro ang husto nga pagpatuman niini. Kini nga pag-uswag mahimong mosangput sa usa ka labi nga nakapunting sa pagkapribado nga pamaagi sa pagdumala sa publiko nga datos, pagpasiugda sa transparency ug pagsalig tali sa mga lungsuranon ug sa ilang mga gobyerno. 

Mga implikasyon sa differential privacy

Ang mas lapad nga mga implikasyon sa differential privacy mahimong maglakip sa: 

• Ang kakulang sa espesipikong datos sa tiggamit nga nakapaluya sa mga kompanya sa pagsubay niini ug nagdala ngadto sa pagkunhod sa paggamit sa gipunting nga mga ad sa social media ug mga search engine.
• Paghimo usa ka mas lapad nga merkado sa trabaho alang sa mga tigpasiugda ug eksperto sa cybersecurity. 
• Ang kakulang sa datos nga magamit alang sa mga ahensya sa pagpatuman sa balaod aron masubay ang mga kriminal nga nagdala sa hinay nga pag-aresto. 
• Bag-ong lehislasyon nga nagdala ngadto sa mas estrikto nga mga balaod sa pagpanalipod sa datos ug posibleng pag-usab sa relasyon tali sa mga gobyerno, mga korporasyon, ug mga lungsuranon.
• Ang patas nga representasyon sa tanan nga mga grupo sa data-driven nga pagdesisyon, nga motultol sa mas patas nga mga palisiya ug serbisyo.
• Ang kabag-ohan sa siyensya sa datos ug pagkat-on sa makina nga nanguna sa pag-uswag sa mga bag-ong algorithm ug mga teknik nga makakat-on gikan sa datos nga wala ikompromiso ang pribasiya.

Mga pangutana nga hunahunaon

• Sa imong hunahuna ang mga dagkong tech nga korporasyon mahimo bang hingpit nga ilakip ang differential privacy sa ilang mga modelo sa negosyo? 
• Nagtuo ka ba nga ang mga hacker sa kadugayan makalabaw sa bag-ong mga babag sa pagkapribado sa kalainan aron ma-access ang target nga datos?