Privasi diferensial: Kebisingan putih keamanan siber

• Penulis:
• nama penulis

  Pandangan ke Depan Quantumrun
• Desember 17, 2021

Ringkasan wawasan

Privasi diferensial, sebuah metode yang menimbulkan tingkat ketidakpastian untuk melindungi data pengguna, mengubah cara penanganan data di berbagai sektor. Pendekatan ini memungkinkan ekstraksi informasi penting tanpa mengorbankan detail pribadi, yang mengarah pada potensi pergeseran kepemilikan data di mana individu memiliki kontrol lebih besar atas informasi mereka. Penerapan privasi diferensial dapat memiliki implikasi yang luas, mulai dari membentuk kembali undang-undang dan mendorong keterwakilan yang adil dalam pengambilan keputusan berdasarkan data, hingga merangsang inovasi dalam ilmu data dan menciptakan peluang baru dalam keamanan siber.

Konteks privasi diferensial

Infrastruktur saat ini berjalan pada data besar, yang merupakan kumpulan data besar yang digunakan oleh pemerintah, peneliti akademis, dan analis data untuk menemukan pola yang akan membantu mereka dalam pengambilan keputusan strategis. Namun, sistem jarang memperhitungkan potensi bahaya bagi privasi dan perlindungan pengguna. Misalnya, perusahaan teknologi besar seperti Facebook, Google, Apple, dan Amazon terkenal dengan pelanggaran data yang dapat menimbulkan konsekuensi berbahaya pada data pengguna di berbagai lingkungan, seperti rumah sakit, bank, dan organisasi pemerintah. 

Karena alasan ini, ilmuwan komputer berfokus pada pengembangan sistem baru untuk menyimpan data yang tidak melanggar privasi pengguna. Privasi diferensial adalah metode baru untuk melindungi data pengguna yang disimpan di internet. Ia bekerja dengan memperkenalkan tingkat gangguan tertentu atau white noise ke dalam proses pengumpulan data, mencegah pelacakan data pengguna yang akurat. Pendekatan itu memberi perusahaan semua data penting tanpa mengungkapkan informasi pribadi.

Matematika untuk privasi diferensial telah ada sejak tahun 2010, dan Apple dan Google telah mengadopsi metode ini dalam beberapa tahun terakhir. Para ilmuwan melatih algoritme untuk menambahkan persentase probabilitas salah yang diketahui ke kumpulan data sehingga tidak ada yang dapat melacak informasi ke pengguna. Kemudian, suatu algoritma dapat dengan mudah mengurangi probabilitas untuk mendapatkan data aktual sambil mempertahankan anonimitas pengguna. Produsen dapat menginstal privasi diferensial lokal ke perangkat pengguna atau menambahkannya sebagai privasi diferensial terpusat setelah mengumpulkan data. Namun, privasi diferensial terpusat masih berisiko dilanggar pada sumbernya. 

Dampak yang mengganggu

Ketika semakin banyak orang menyadari privasi diferensial, mereka mungkin memerlukan kontrol lebih besar atas data mereka, sehingga menyebabkan perubahan dalam cara perusahaan teknologi menangani informasi pengguna. Misalnya, individu mungkin memiliki pilihan untuk menyesuaikan tingkat privasi yang mereka inginkan untuk data mereka, sehingga memungkinkan mereka untuk menyeimbangkan antara layanan yang dipersonalisasi dan privasi. Tren ini dapat mengarah pada era baru kepemilikan data, di mana individu mempunyai hak untuk menentukan bagaimana data mereka digunakan, sehingga menumbuhkan rasa percaya dan keamanan di dunia digital.

Ketika konsumen menjadi lebih sadar akan privasi, bisnis yang memprioritaskan perlindungan data dapat menarik lebih banyak pelanggan. Namun, hal ini juga berarti bahwa perusahaan perlu berinvestasi dalam mengembangkan sistem privasi diferensial, yang mungkin merupakan upaya yang signifikan. Selain itu, perusahaan mungkin perlu menavigasi lanskap hukum privasi internasional yang kompleks, yang dapat mengarah pada pengembangan model privasi yang fleksibel dan dapat disesuaikan dengan berbagai yurisdiksi.

Di sisi pemerintah, privasi yang berbeda dapat merevolusi cara penanganan data publik. Misalnya, penggunaan privasi diferensial dalam pengumpulan data sensus dapat menjamin privasi warga negara sekaligus tetap menyediakan data statistik yang akurat untuk pengambilan kebijakan. Namun, pemerintah mungkin perlu menetapkan peraturan dan standar yang jelas untuk privasi yang berbeda guna memastikan penerapannya dengan tepat. Perkembangan ini dapat mengarah pada pendekatan pengelolaan data publik yang lebih berfokus pada privasi, mendorong transparansi dan kepercayaan antara warga negara dan pemerintah masing-masing. 

Implikasi privasi diferensial

Implikasi yang lebih luas dari privasi diferensial dapat mencakup: 

• Kurangnya data pengguna yang spesifik membuat perusahaan enggan melacaknya dan berujung pada pengurangan penggunaan iklan bertarget di media sosial dan mesin pencari.
• Menciptakan pasar kerja yang lebih luas bagi para pendukung dan pakar keamanan siber. 
• Kurangnya data yang tersedia bagi lembaga penegak hukum untuk melacak penjahat menyebabkan lambatnya penangkapan. 
• Perundang-undangan baru mengarah pada undang-undang perlindungan data yang lebih ketat dan berpotensi mengubah hubungan antara pemerintah, perusahaan, dan warga negara.
• Keterwakilan yang adil dari semua kelompok dalam pengambilan keputusan berdasarkan data, sehingga menghasilkan kebijakan dan layanan yang lebih adil.
• Inovasi dalam ilmu data dan pembelajaran mesin mengarah pada pengembangan algoritma dan teknik baru yang dapat belajar dari data tanpa mengorbankan privasi.

Pertanyaan untuk dipertimbangkan

• Apakah menurut Anda perusahaan teknologi besar dapat sepenuhnya memasukkan privasi diferensial ke dalam model bisnis mereka? 
• Apakah Anda yakin peretas pada akhirnya akan mampu melampaui hambatan privasi diferensial baru untuk mengakses data target?