Дифференциальная конфиденциальность: белый шум кибербезопасности

• Автор:
• Имя автора

  Квантумран Форсайт
• 17 декабря 2021

Сводка статистики

Дифференциальная конфиденциальность, метод, который вводит уровень неопределенности для защиты пользовательских данных, меняет способ обработки данных в различных секторах. Этот подход позволяет извлекать важную информацию без ущерба для личных данных, что приводит к потенциальному изменению прав собственности на данные, когда люди имеют больший контроль над своей информацией. Принятие дифференцированной конфиденциальности может иметь самые разные последствия: от изменения законодательства и обеспечения справедливого представительства в решениях, основанных на данных, до стимулирования инноваций в науке о данных и создания новых возможностей в области кибербезопасности.

Различный контекст конфиденциальности

Существующие инфраструктуры работают с большими данными, которые представляют собой большие наборы данных, используемые правительствами, академическими исследователями и аналитиками данных для выявления закономерностей, которые помогут им в принятии стратегических решений. Однако системы редко учитывают потенциальные опасности для конфиденциальности и защиты пользователей. Например, крупные технологические компании, такие как Facebook, Google, Apple и Amazon, известны утечками данных, которые могут иметь пагубные последствия для пользовательских данных в различных условиях, таких как больницы, банки и государственные организации. 

По этим причинам ученые-компьютерщики сосредоточены на разработке новой системы хранения данных, не нарушающей конфиденциальность пользователей. Дифференциальная конфиденциальность — это новый метод защиты пользовательских данных, хранящихся в Интернете. Он работает, вводя определенные уровни отвлечения или белого шума в процесс сбора данных, предотвращая точное отслеживание данных пользователя. Такой подход предоставляет корпорациям все необходимые данные без раскрытия личной информации.

Математика дифференциальной конфиденциальности существует с 2010-х годов, и Apple и Google уже приняли этот метод в последние годы. Ученые обучают алгоритмы добавлять к набору данных известный процент неверной вероятности, чтобы никто не мог отследить информацию до пользователя. Затем алгоритм может легко вычесть вероятность получения фактических данных, сохраняя при этом анонимность пользователя. Производители могут либо установить локальную дифференциальную конфиденциальность на устройство пользователя, либо добавить ее в качестве централизованной дифференциальной конфиденциальности после сбора данных. Однако централизованная дифференциальная конфиденциальность по-прежнему подвержена риску взлома у источника. 

Разрушительное воздействие

По мере того, как все больше людей узнают о дифференциальной конфиденциальности, они могут потребовать большего контроля над своими данными, что приведет к изменению того, как технологические компании обрабатывают информацию о пользователях. Например, у отдельных лиц может быть возможность настроить уровень конфиденциальности своих данных, что позволит им найти баланс между персонализированными услугами и конфиденциальностью. Эта тенденция может привести к новой эре владения данными, когда люди имеют право голоса в том, как используются их данные, что способствует укреплению чувства доверия и безопасности в цифровом мире.

По мере того, как потребители все больше заботятся о конфиденциальности, компании, уделяющие первостепенное внимание защите данных, могут привлечь больше клиентов. Однако это также означает, что компаниям необходимо будет инвестировать в разработку систем дифференцированной конфиденциальности, что может стать значительным начинанием. Кроме того, компаниям может потребоваться ориентироваться в сложном ландшафте международных законов о конфиденциальности, что может привести к разработке гибких моделей конфиденциальности, адаптируемых к различным юрисдикциям.

Со стороны правительства дифференциальная конфиденциальность может революционизировать то, как обрабатываются общедоступные данные. Например, использование дифференцированной конфиденциальности при сборе данных переписи могло бы обеспечить конфиденциальность граждан, в то же время предоставляя точные статистические данные для разработки политики. Однако правительствам может потребоваться установить четкие правила и стандарты для дифференциальной конфиденциальности, чтобы обеспечить ее надлежащее выполнение. Это развитие может привести к более ориентированному на конфиденциальность подходу к управлению общедоступными данными, способствуя прозрачности и доверию между гражданами и их соответствующими правительствами. 

Последствия дифференциальной конфиденциальности

Более широкие последствия дифференциальной конфиденциальности могут включать: 

• Отсутствие конкретных пользовательских данных мешает компаниям отслеживать их и приводит к сокращению использования таргетированной рекламы в социальных сетях и поисковых системах.
• Создание более широкого рынка труда для сторонников и экспертов в области кибербезопасности. 
• Отсутствие данных, доступных правоохранительным органам для отслеживания преступников, приводит к более медленным арестам. 
• Новое законодательство ведет к ужесточению законов о защите данных и потенциально меняет отношения между правительствами, корпорациями и гражданами.
• Справедливое представительство всех групп в процессе принятия решений на основе данных, что ведет к более справедливой политике и услугам.
• Инновации в науке о данных и машинном обучении привели к разработке новых алгоритмов и методов, которые могут учиться на основе данных без ущерба для конфиденциальности.

Вопросы для рассмотрения

• Как вы думаете, могут ли крупные технологические корпорации полностью включить дифференциальную конфиденциальность в свои бизнес-модели? 
• Верите ли вы, что хакеры в конечном итоге смогут преодолеть новые дифференциальные барьеры конфиденциальности для доступа к целевым данным?