विभेदक गोपनीयता: साइबर सुरक्षा का सफेद शोर

• लेखक:
• लेखक का नाम

  क्वांटमरन दूरदर्शिता
• दिसम्बर 17/2021

अंतर्दृष्टि सारांश

विभेदक गोपनीयता, एक ऐसी विधि जो उपयोगकर्ता डेटा की सुरक्षा के लिए अनिश्चितता के स्तर का परिचय देती है, विभिन्न क्षेत्रों में डेटा को संभालने के तरीके को बदल रही है। यह दृष्टिकोण व्यक्तिगत विवरण से समझौता किए बिना आवश्यक जानकारी निकालने की अनुमति देता है, जिससे डेटा स्वामित्व में संभावित बदलाव होता है जहां व्यक्तियों का अपनी जानकारी पर अधिक नियंत्रण होता है। विभेदक गोपनीयता को अपनाने के व्यापक प्रभाव हो सकते हैं, कानून को दोबारा आकार देने और डेटा-संचालित निर्णयों में निष्पक्ष प्रतिनिधित्व को बढ़ावा देने से लेकर डेटा विज्ञान में नवाचार को प्रोत्साहित करने और साइबर सुरक्षा में नए अवसर पैदा करने तक।

विभेदक गोपनीयता संदर्भ

वर्तमान इन्फ्रास्ट्रक्चर बड़े डेटा पर चलते हैं, जो सरकारों, अकादमिक शोधकर्ताओं और डेटा विश्लेषकों द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटा के बड़े सेट हैं, जो ऐसे पैटर्न की खोज करते हैं जो उन्हें रणनीतिक निर्णय लेने में मदद करेंगे। हालांकि, सिस्टम शायद ही कभी उपयोगकर्ताओं की गोपनीयता और सुरक्षा के लिए संभावित खतरों को ध्यान में रखते हैं। उदाहरण के लिए, Facebook, Google, Apple और Amazon जैसी प्रमुख तकनीकी कंपनियां डेटा उल्लंघनों के लिए जानी जाती हैं, जिनके अस्पतालों, बैंकों और सरकारी संगठनों जैसी कई सेटिंग्स में उपयोगकर्ता डेटा पर हानिकारक परिणाम हो सकते हैं। 

इन कारणों से, कंप्यूटर वैज्ञानिक डेटा संग्रहीत करने के लिए एक नई प्रणाली विकसित करने पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं जो उपयोगकर्ता की गोपनीयता का उल्लंघन नहीं करती है। डिफरेंशियल प्राइवेसी इंटरनेट पर संग्रहीत उपयोगकर्ता डेटा की सुरक्षा का एक नया तरीका है। यह डेटा संग्रह प्रक्रिया में विकर्षण या सफेद शोर के कुछ स्तरों को शुरू करके काम करता है, जिससे उपयोगकर्ता के डेटा की सटीक ट्रैकिंग को रोका जा सकता है। यह दृष्टिकोण निगमों को व्यक्तिगत जानकारी प्रकट किए बिना सभी आवश्यक डेटा प्रदान करता है।

डिफरेंशियल प्राइवेसी का गणित 2010 के आसपास से है, और Apple और Google ने हाल के वर्षों में इस पद्धति को पहले ही अपनाया है। वैज्ञानिक एल्गोरिदम को डेटा सेट में गलत संभावना का एक ज्ञात प्रतिशत जोड़ने के लिए प्रशिक्षित करते हैं ताकि कोई भी उपयोगकर्ता को जानकारी का पता न लगा सके। फिर, एक एल्गोरिथ्म उपयोगकर्ता की गुमनामी को बनाए रखते हुए वास्तविक डेटा प्राप्त करने की संभावना को आसानी से घटा सकता है। निर्माता या तो उपयोगकर्ता के डिवाइस में स्थानीय अंतर गोपनीयता स्थापित कर सकते हैं या डेटा एकत्र करने के बाद इसे केंद्रीकृत अंतर गोपनीयता के रूप में जोड़ सकते हैं। हालांकि, केंद्रीकृत अंतर गोपनीयता अभी भी स्रोत पर उल्लंघनों के जोखिम में है। 

विघटनकारी प्रभाव

जैसे-जैसे अधिक लोग अलग-अलग गोपनीयता के बारे में जागरूक हो जाते हैं, वे अपने डेटा पर अधिक नियंत्रण की मांग कर सकते हैं, जिससे तकनीकी कंपनियां उपयोगकर्ता की जानकारी को संभालने के तरीके में बदलाव ला सकती हैं। उदाहरण के लिए, व्यक्तियों के पास अपने डेटा के लिए गोपनीयता के स्तर को समायोजित करने का विकल्प हो सकता है, जिससे उन्हें वैयक्तिकृत सेवाओं और गोपनीयता के बीच संतुलन बनाने की अनुमति मिलती है। यह प्रवृत्ति डेटा स्वामित्व के एक नए युग को जन्म दे सकती है, जहां व्यक्तियों को अपने डेटा का उपयोग करने के तरीके में अपनी राय रखने का अधिकार होगा, जिससे डिजिटल दुनिया में विश्वास और सुरक्षा की भावना को बढ़ावा मिलेगा।

जैसे-जैसे उपभोक्ता गोपनीयता के प्रति अधिक जागरूक हो जाते हैं, डेटा सुरक्षा को प्राथमिकता देने वाले व्यवसाय अधिक ग्राहकों को आकर्षित कर सकते हैं। हालाँकि, इसका मतलब यह भी है कि कंपनियों को अलग-अलग गोपनीयता प्रणाली विकसित करने में निवेश करने की आवश्यकता होगी, जो एक महत्वपूर्ण उपक्रम हो सकता है। इसके अलावा, कंपनियों को अंतरराष्ट्रीय गोपनीयता कानूनों के जटिल परिदृश्य को नेविगेट करने की आवश्यकता हो सकती है, जिससे विभिन्न न्यायालयों के अनुकूल लचीले गोपनीयता मॉडल का विकास हो सकता है।

सरकारी पक्ष में, विभेदक गोपनीयता सार्वजनिक डेटा को संभालने के तरीके में क्रांतिकारी बदलाव ला सकती है। उदाहरण के लिए, जनगणना डेटा संग्रह में विभेदक गोपनीयता का उपयोग नीति-निर्माण के लिए सटीक सांख्यिकीय डेटा प्रदान करते हुए नागरिकों की गोपनीयता सुनिश्चित कर सकता है। हालाँकि, सरकारों को इसके उचित कार्यान्वयन को सुनिश्चित करने के लिए विभेदक गोपनीयता के लिए स्पष्ट नियम और मानक स्थापित करने की आवश्यकता हो सकती है। यह विकास सार्वजनिक डेटा प्रबंधन के लिए अधिक गोपनीयता-केंद्रित दृष्टिकोण को जन्म दे सकता है, जिससे नागरिकों और उनकी संबंधित सरकारों के बीच पारदर्शिता और विश्वास को बढ़ावा मिलेगा। 

विभेदक गोपनीयता के निहितार्थ

विभेदक गोपनीयता के व्यापक निहितार्थों में शामिल हो सकते हैं: 

• विशिष्ट उपयोगकर्ता डेटा की कमी कंपनियों को इसे ट्रैक करने से हतोत्साहित करती है और सोशल मीडिया और खोज इंजनों पर लक्षित विज्ञापनों के उपयोग में कमी लाती है।
• साइबर सुरक्षा अधिवक्ताओं और विशेषज्ञों के लिए एक व्यापक नौकरी बाजार बनाना। 
• अपराधियों पर नज़र रखने के लिए कानून प्रवर्तन एजेंसियों के पास उपलब्ध डेटा की कमी के कारण धीमी गिरफ़्तारियाँ हो रही हैं। 
• नए कानून से डेटा सुरक्षा कानून और अधिक सख्त हो जाएंगे और संभावित रूप से सरकारों, निगमों और नागरिकों के बीच संबंधों को नया आकार मिलेगा।
• डेटा-संचालित निर्णय लेने में सभी समूहों का उचित प्रतिनिधित्व, जिससे अधिक न्यायसंगत नीतियां और सेवाएं प्राप्त होंगी।
• डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग में नवाचार से नए एल्गोरिदम और तकनीकों का विकास हुआ है जो गोपनीयता से समझौता किए बिना डेटा से सीख सकते हैं।

विचार करने के लिए प्रश्न

• क्या आपको लगता है कि प्रमुख तकनीकी निगम अपने व्यवसाय मॉडल में अंतर गोपनीयता को पूरी तरह से शामिल कर सकते हैं? 
• क्या आप मानते हैं कि लक्ष्य डेटा तक पहुँचने के लिए हैकर्स अंततः उपन्यास अंतर गोपनीयता बाधाओं को पार करने में सक्षम होंगे?