פרטיות דיפרנציאלית: הרעש הלבן של אבטחת סייבר

• מְחַבֵּר:
• שם היוצר

  Quantumrun Foresight
• דצמבר 17, 2021

סיכום תובנה

פרטיות דיפרנציאלית, שיטה שמכניסה רמה של אי ודאות להגנה על נתוני משתמשים, משנה את אופן הטיפול בנתונים במגזרים שונים. גישה זו מאפשרת לחלץ מידע חיוני מבלי להתפשר על פרטים אישיים, מה שמוביל לשינוי פוטנציאלי בבעלות על הנתונים שבו ליחידים יש יותר שליטה על המידע שלהם. לאימוץ פרטיות דיפרנציאלית עשויות להיות השלכות רחבות היקף, החל מעיצוב מחדש של החקיקה וקידום ייצוג הוגן בהחלטות מונעות נתונים, ועד לגירוי חדשנות במדעי הנתונים ויצירת הזדמנויות חדשות באבטחת סייבר.

הקשר פרטיות דיפרנציאלי

התשתיות הנוכחיות פועלות על ביג דאטה, שהם קבוצות גדולות של נתונים המשמשות ממשלות, חוקרים אקדמיים ומנתחי נתונים כדי לגלות דפוסים שיעזרו להם בקבלת החלטות אסטרטגית. עם זאת, המערכות רק לעתים רחוקות לוקחות בחשבון את הסכנות האפשריות לפרטיות המשתמשים ולהגנתם. לדוגמה, חברות טכנולוגיה גדולות כמו פייסבוק, גוגל, אפל ואמזון ידועות בפרצות נתונים שעלולות להיות השלכות מזיקות על נתוני משתמשים במספר הגדרות, כגון בתי חולים, בנקים וארגונים ממשלתיים. 

מסיבות אלו, מדעני מחשבים מתמקדים בפיתוח מערכת חדשה לאחסון נתונים שאינה פוגעת בפרטיות המשתמש. פרטיות דיפרנציאלית היא שיטה חדשה להגנה על נתוני משתמשים המאוחסנים באינטרנט. זה עובד על ידי הכנסת רמות מסוימות של הסחת דעת או רעש לבן לתהליך איסוף הנתונים, ומונעת מעקב מדויק אחר נתוני המשתמש. גישה זו מספקת לתאגידים את כל הנתונים החיוניים מבלי לחשוף מידע אישי.

המתמטיקה לפרטיות דיפרנציאלית קיימת מאז שנות ה-2010, ואפל וגוגל כבר אימצו את השיטה הזו בשנים האחרונות. מדענים מאמנים אלגוריתמים כדי להוסיף אחוז ידוע של הסתברות שגויה למערך הנתונים כך שאיש לא יוכל לאתר מידע למשתמש. לאחר מכן, אלגוריתם יכול בקלות להחסיר את ההסתברות להשיג את הנתונים בפועל תוך שמירה על אנונימיות המשתמש. יצרנים יכולים להתקין פרטיות דיפרנציאלית מקומית במכשיר של משתמש או להוסיף אותה כפרטיות דיפרנציאלית מרכזית לאחר איסוף נתונים. עם זאת, פרטיות דיפרנציאלית ריכוזית עדיין בסיכון של הפרות במקור. 

השפעה משבשת

ככל שיותר אנשים הופכים מודעים לפרטיות דיפרנציאלית, הם עשויים לדרוש שליטה רבה יותר על הנתונים שלהם, מה שיוביל לשינוי באופן שבו חברות טכנולוגיה מטפלות במידע המשתמש. לדוגמה, ליחידים עשויה להיות אפשרות להתאים את רמת הפרטיות שהם רוצים עבור הנתונים שלהם, ולאפשר להם לאזן בין שירותים מותאמים אישית לפרטיות. מגמה זו עשויה להוביל לעידן חדש של בעלות על נתונים, שבו לאנשים יש השפעה על אופן השימוש בנתונים שלהם, תוך טיפוח תחושת אמון וביטחון בעולם הדיגיטלי.

ככל שהצרכנים הופכים מודעים יותר לפרטיות, עסקים שמעדיפים הגנה על נתונים יכולים למשוך יותר לקוחות. עם זאת, זה גם אומר שחברות יצטרכו להשקיע בפיתוח מערכות פרטיות דיפרנציאליות, מה שיכול להיות התחייבות משמעותית. יתרה מזאת, ייתכן שחברות יצטרכו לנווט בנוף המורכב של חוקי הפרטיות הבינלאומיים, מה שעלול להוביל לפיתוח מודלים גמישים של פרטיות המותאמים לתחומי שיפוט שונים.

בצד הממשלתי, פרטיות דיפרנציאלית עלולה לחולל מהפכה בטיפול בנתונים ציבוריים. לדוגמה, השימוש בפרטיות דיפרנציאלית באיסוף נתוני מפקד אוכלוסין יכול להבטיח את פרטיות האזרחים תוך מתן נתונים סטטיסטיים מדויקים לקביעת מדיניות. עם זאת, ייתכן שממשלות יצטרכו לקבוע תקנות ותקנים ברורים לפרטיות דיפרנציאלית כדי להבטיח את היישום הנכון שלה. התפתחות זו עשויה להוביל לגישה ממוקדת יותר בפרטיות לניהול מידע ציבורי, לקידום שקיפות ואמון בין אזרחים וממשלותיהם. 

השלכות של פרטיות דיפרנציאלית

השלכות רחבות יותר של פרטיות דיפרנציאלית עשויות לכלול: 

• מחסור בנתוני משתמשים ספציפיים מרתיע חברות לעקוב אחריהם ומוביל לצמצום השימוש בפרסומות ממוקדות במדיה החברתית ובמנועי החיפוש.
• יצירת שוק עבודה רחב יותר עבור תומכי אבטחת סייבר ומומחים. 
• מחסור בנתונים זמינים עבור רשויות אכיפת החוק כדי לעקוב אחר פושעים המובילים למעצרים איטיים יותר. 
• חקיקה חדשה המובילה לחוקים מחמירים יותר להגנה על מידע ועשויה לעצב מחדש את היחסים בין ממשלות, תאגידים ואזרחים.
• ייצוג הוגן של כל הקבוצות בקבלת החלטות מונעת נתונים, מה שמוביל למדיניות ושירותים הוגנים יותר.
• חדשנות במדעי הנתונים ולמידת מכונה המובילה לפיתוח אלגוריתמים וטכניקות חדשות שיכולות ללמוד מנתונים מבלי לפגוע בפרטיות.

שאלות שכדאי לקחת בחשבון

• האם אתה חושב שתאגידי טכנולוגיה גדולים יכולים לשלב באופן מלא פרטיות דיפרנציאלית במודלים העסקיים שלהם? 
• האם אתה מאמין שהאקרים יוכלו בסופו של דבר לעלות על מחסומי פרטיות דיפרנציאליים חדשים כדי לגשת לנתוני יעד?