مختلف رازداري: سائبر سيڪيورٽي جو اڇو شور

• الاهي:
• ليکڪ جو نالو

  Quantumrun اڳڪٿي
• ڊسمبر 17، 2021

بصيرت جو خلاصو

مختلف رازداري، هڪ طريقو جيڪو متعارف ڪرايو غير يقيني صورتحال جي سطح کي صارف جي ڊيٽا کي بچائڻ لاء، طريقي سان تبديل ڪري رهيو آهي ڊيٽا کي مختلف شعبن ۾ سنڀاليو وڃي ٿو. اهو طريقو ذاتي تفصيلن سان سمجهوتو ڪرڻ کان سواءِ ضروري معلومات کي ڪڍڻ جي اجازت ڏئي ٿو، ڊيٽا جي ملڪيت ۾ هڪ امڪاني ڦيرڦار جي ڪري جتي ماڻهن کي پنهنجي معلومات تي وڌيڪ ڪنٽرول آهي. فرقي رازداري کي اپنائڻ جا وسيع اثر ٿي سگھن ٿا، قانون سازي کي تبديل ڪرڻ ۽ ڊيٽا تي ٻڌل فيصلن ۾ منصفاڻي نمائندگي کي فروغ ڏيڻ، ڊيٽا سائنس ۾ جدت کي تيز ڪرڻ ۽ سائبر سيڪيورٽي ۾ نوان موقعا پيدا ڪرڻ.

مختلف رازداري جي حوالي سان

موجوده انفراسٽرڪچر وڏي ڊيٽا تي هلن ٿا، جيڪي حڪومتن، تعليمي محققن، ۽ ڊيٽا تجزيه نگارن پاران استعمال ڪيل ڊيٽا جا وڏا سيٽ آهن نمونن کي ڳولڻ لاءِ جيڪي انهن کي اسٽريٽجڪ فيصلا ڪرڻ ۾ مدد ڏين ٿيون. بهرحال، سسٽم گهٽ ۾ گهٽ صارفين جي رازداري ۽ تحفظ لاءِ امڪاني خطرن کي مدنظر رکن ٿا. مثال طور، وڏيون ٽيڪني ڪمپنيون جهڙوڪ فيسبوڪ، گوگل، ايپل، ۽ ايمازون ڊيٽا جي ڀڃڪڙي لاء سڃاتل آهن جيڪي ڪيترن ئي سيٽنگون، جهڙوڪ اسپتالون، بئنڪ، ۽ سرڪاري تنظيمن ۾ صارف جي ڊيٽا تي نقصانڪار نتيجا ٿي سگهن ٿيون. 

انهن سببن لاء، ڪمپيوٽر سائنسدان ڊيٽا کي محفوظ ڪرڻ لاء هڪ نئين سسٽم کي ترقي ڪرڻ تي ڌيان ڏئي رهيا آهن جيڪي صارف جي رازداري جي خلاف ورزي نه ڪن. مختلف رازداري انٽرنيٽ تي محفوظ ڪيل صارف جي ڊيٽا کي بچائڻ جو هڪ نئون طريقو آهي. اهو ڪم ڪري ٿو ڪجهه سطحن جي خلفشار يا سفيد شور کي متعارف ڪرائڻ سان گڏ ڊيٽا گڏ ڪرڻ جي عمل ۾، صارف جي ڊيٽا جي صحيح ٽريڪنگ کي روڪڻ. اهو طريقو ڪارپوريشن کي فراهم ڪري ٿو سڀني ضروري ڊيٽا سان گڏ ذاتي معلومات کي ظاهر ڪرڻ کان سواء.

تفاوت رازداري لاءِ رياضي 2010 جي ڏهاڪي کان وٺي آهي، ۽ ايپل ۽ گوگل اڳ ۾ ئي هن طريقي کي تازو سالن ۾ اختيار ڪيو آهي. سائنسدان الورورٿمز کي تربيت ڏين ٿا ته ڄاڻايل فيصد کي غلط امڪان جي ڊيٽا سيٽ ۾ شامل ڪيو وڃي ته جيئن ڪو به صارف جي معلومات کي ڳولي نه سگهي. پوءِ، هڪ الگورٿم آساني سان استعمال ڪندڙ جي گمنامي کي برقرار رکڻ دوران حقيقي ڊيٽا حاصل ڪرڻ جي امڪان کي گھٽائي سگھي ٿو. ٺاهيندڙ يا ته مقامي فرقي رازداري کي صارف جي ڊوائيس ۾ انسٽال ڪري سگھن ٿا يا ڊيٽا گڏ ڪرڻ کان پوءِ ان کي مرڪزي ڌار ڌار رازداري طور شامل ڪري سگھن ٿا. بهرحال، مرڪزي ڌار ڌار رازداري اڃا تائين ذريعن تي ڀڃڪڙي جي خطري تي آهي. 

خراب ڪندڙ اثر

جيئن ته وڌيڪ ماڻهو فرقي رازداري کان واقف ٿي ويندا آهن، اهي شايد انهن جي ڊيٽا تي وڌيڪ ڪنٽرول طلب ڪن ٿا، انهي ۾ تبديلي آڻيندي ته ٽيڪني ڪمپنيون صارف جي معلومات کي ڪيئن سنڀاليندا آهن. مثال طور، ماڻهن کي اختيار هوندو ته هو پنهنجي ڊيٽا جي رازداري جي سطح کي ترتيب ڏين، انهن کي ذاتي ڪيل خدمتن ۽ رازداري جي وچ ۾ توازن رکڻ جي اجازت ڏئي. اهو رجحان ڊيٽا جي ملڪيت جي هڪ نئين دور ڏانهن وٺي سگهي ٿو، جتي ماڻهن کي اهو چوڻ آهي ته انهن جي ڊيٽا ڪيئن استعمال ٿئي ٿي، ڊجيٽل دنيا ۾ اعتماد ۽ سيڪيورٽي جي احساس کي وڌايو.

جيئن ته صارف وڌيڪ رازداري کان باشعور ٿي ويندا آهن، ڪاروبار جيڪي ڊيٽا جي حفاظت کي ترجيح ڏين ٿا وڌيڪ گراهڪن کي راغب ڪري سگھن ٿا. جڏهن ته، هن جو مطلب اهو پڻ آهي ته ڪمپنين کي ترقي ڪرڻ ۾ سيڙپڪاري ڪرڻ جي ضرورت پوندي فرق رازداري سسٽم، جيڪو هڪ اهم ڪم ٿي سگهي ٿو. ان کان علاوه، ڪمپنين کي شايد بين الاقوامي رازداري جي قانونن جي پيچيده منظرنامي کي نيويگيٽ ڪرڻ جي ضرورت پوندي، جيڪا مختلف دائري اختيارين سان مطابقت رکندڙ لچڪدار رازداري ماڊل جي ترقي جي ڪري سگھي ٿي.

حڪومتي طرف، فرق جي رازداري انقلاب آڻي سگهي ٿي ته ڪيئن عوامي ڊيٽا کي هٿ ڪيو وڃي ٿو. مثال طور، مردم شماري جي ڊيٽا گڏ ڪرڻ ۾ فرق واري رازداري جو استعمال شهرين جي رازداري کي يقيني بڻائي سگهي ٿو جڏهن ته اڃا تائين پاليسي سازي لاءِ درست شمارياتي ڊيٽا مهيا ڪري ٿي. بهرحال، حڪومتن کي شايد واضح ضابطا ۽ معيار قائم ڪرڻ گهرجن فرقي رازداري لاءِ ان جي مناسب عمل کي يقيني بڻائڻ لاءِ. هي ترقي عوامي ڊيٽا جي انتظام لاءِ وڌيڪ پرائيويسي مرڪوز طريقي جي طرف وٺي سگهي ٿي، شفافيت کي فروغ ڏيڻ ۽ شهرين ۽ انهن جي لاڳاپيل حڪومتن جي وچ ۾ اعتماد. 

فرق جي رازداري جا اثر

فرق جي رازداري جا وسيع اثر شامل ٿي سگھن ٿا: 

• مخصوص صارف ڊيٽا جي کوٽ ڪمپني کي ان کي ٽريڪ ڪرڻ کان حوصلا افزائي ڪري ٿو ۽ سوشل ميڊيا ۽ سرچ انجڻ تي ٽارگيٽ ڪيل اشتهارن جي استعمال ۾ گهٽتائي جي ڪري ٿي.
• سائبر سيڪيورٽي جي وڪيلن ۽ ماهرن لاءِ هڪ وسيع نوڪري مارڪيٽ ٺاهڻ. 
• قانون لاڳو ڪندڙ ادارن لاءِ موجود ڊيٽا جو فقدان آهي ته ڏوهارين کي ٽريڪ ڪرڻ لاءِ جيڪي سست گرفتارين جي ڪري. 
• نئون قانون سازي وڌيڪ سخت ڊيٽا جي تحفظ جي قانونن جي ڪري ۽ ممڪن طور تي حڪومتن، ڪارپوريشنن ۽ شهرين جي وچ ۾ لاڳاپن کي ٻيهر ترتيب ڏيڻ.
• ڊيٽا تي ٻڌل فيصلو سازي ۾ سڀني گروپن جي منصفانه نمائندگي، وڌيڪ برابري واري پاليسين ۽ خدمتن جي اڳواڻي.
• ڊيٽا سائنس ۽ مشين لرننگ ۾ جدت نئين الگورتھم ۽ ٽيڪنڪ جي ترقيءَ جي ڪري جيڪا رازداري سان سمجھوتو ڪرڻ کان سواءِ ڊيٽا مان سکي سگھي ٿي.

غور ڪرڻ لاءِ سوال

• ڇا توهان سوچيو ٿا ته وڏيون ٽيڪني ڪارپوريشن مڪمل طور تي شامل ڪري سگهن ٿيون فرق رازداري انهن جي ڪاروباري ماڊل ۾؟ 
• ڇا توهان کي يقين آهي ته هيڪرز آخرڪار حدف ڊيٽا تائين رسائي حاصل ڪرڻ لاءِ ناول جي فرق واري رازداري رڪاوٽن کي پار ڪري سگهندا؟