Privacidade diferencial: o ruído branco da ciberseguridade

• autor:
• nome do autor

  Previsión de Quantumrun
• Decembro 17, 2021

Resumo de insight

A privacidade diferencial, un método que introduce un nivel de incerteza para protexer os datos dos usuarios, está a transformar a forma en que se manexan os datos en varios sectores. Este enfoque permite a extracción de información esencial sen comprometer os datos persoais, o que leva a un posible cambio na propiedade dos datos onde os individuos teñen máis control sobre a súa información. A adopción de privacidade diferencial podería ter implicacións de amplo alcance, desde a remodelación da lexislación e a promoción dunha representación xusta nas decisións baseadas polos datos, ata o estímulo da innovación na ciencia de datos e a creación de novas oportunidades na ciberseguridade.

Contexto de privacidade diferencial

As infraestruturas actuais funcionan con big data, que son grandes conxuntos de datos utilizados por gobernos, investigadores académicos e analistas de datos para descubrir patróns que lles axudarán na toma de decisións estratéxicas. Non obstante, os sistemas raramente teñen en conta os posibles perigos para a privacidade e a protección dos usuarios. Por exemplo, as principais empresas tecnolóxicas como Facebook, Google, Apple e Amazon son coñecidas por violacións de datos que poden ter consecuencias prexudiciais nos datos dos usuarios en múltiples configuracións, como hospitais, bancos e organizacións gobernamentais. 

Por estes motivos, os científicos informáticos céntranse en desenvolver un novo sistema para almacenar datos que non vulnere a privacidade dos usuarios. A privacidade diferencial é un novo método para protexer os datos dos usuarios almacenados en Internet. Funciona introducindo certos niveis de distracción ou ruído branco no proceso de recollida de datos, evitando un seguimento preciso dos datos dun usuario. Ese enfoque proporciona ás corporacións todos os datos esenciais sen revelar información persoal.

As matemáticas para a privacidade diferencial existen desde a década de 2010, e Apple e Google xa adoptaron este método nos últimos anos. Os científicos adestran algoritmos para engadir unha porcentaxe coñecida de probabilidade incorrecta ao conxunto de datos para que ninguén poida rastrexar información ata un usuario. Entón, un algoritmo pode restar facilmente a probabilidade de obter os datos reais mantendo o anonimato do usuario. Os fabricantes poden instalar a privacidade diferencial local no dispositivo dun usuario ou engadila como privacidade diferencial centralizada despois de recoller os datos. Non obstante, a privacidade diferencial centralizada segue en risco de violacións na orixe. 

Impacto perturbador

A medida que máis persoas toman conciencia da privacidade diferencial, poden esixir máis control sobre os seus datos, o que provocará un cambio na forma en que as empresas tecnolóxicas manexan a información dos usuarios. Por exemplo, os individuos poden ter a opción de axustar o nivel de privacidade que queren para os seus datos, o que lles permite equilibrar os servizos personalizados e a privacidade. Esta tendencia podería levar a unha nova era de propiedade dos datos, onde os individuos teñan voz sobre como se usan os seus datos, fomentando unha sensación de confianza e seguridade no mundo dixital.

A medida que os consumidores se preocupan máis pola privacidade, as empresas que priorizan a protección de datos poderían atraer máis clientes. Non obstante, isto tamén significa que as empresas terán que investir no desenvolvemento de sistemas de privacidade diferenciais, o que podería ser unha empresa importante. Ademais, as empresas poden necesitar navegar polo complexo panorama das leis internacionais de privacidade, o que podería levar ao desenvolvemento de modelos de privacidade flexibles adaptables a varias xurisdicións.

Por parte do goberno, a privacidade diferencial podería revolucionar a forma en que se manexan os datos públicos. Por exemplo, o uso da privacidade diferencial na recollida de datos do censo podería garantir a privacidade dos cidadáns ao tempo que proporciona datos estatísticos precisos para a elaboración de políticas. Non obstante, os gobernos poden ter que establecer normas e estándares claros para a privacidade diferencial para garantir a súa correcta implementación. Este desenvolvemento podería levar a un enfoque máis centrado na privacidade da xestión dos datos públicos, promovendo a transparencia e a confianza entre os cidadáns e os seus respectivos gobernos. 

Implicacións da privacidade diferencial

As implicacións máis amplas da privacidade diferencial poden incluír: 

• A falta de datos específicos de usuarios que desaconsellan as empresas a rastrexalos e leva a unha redución do uso de anuncios dirixidos en redes sociais e buscadores.
• Crear un mercado de traballo máis amplo para defensores e expertos en ciberseguridade. 
• A falta de datos dispoñibles para que as axencias policiais poidan rastrexar os criminais que provocan arrestos máis lentos. 
• Nova lexislación que leva a leis de protección de datos máis estritas e que pode remodelar a relación entre gobernos, corporacións e cidadáns.
• Representación xusta de todos os grupos na toma de decisións baseada en datos, que leva a políticas e servizos máis equitativos.
• A innovación na ciencia de datos e na aprendizaxe automática conduce ao desenvolvemento de novos algoritmos e técnicas que poden aprender dos datos sen comprometer a privacidade.

Preguntas a ter en conta

• Cres que as grandes corporacións tecnolóxicas poden incorporar plenamente a privacidade diferencial nos seus modelos de negocio? 
• Cres que os hackers poderán eventualmente superar as novas barreiras diferenciais de privacidade para acceder aos datos de destino?