امتیازی رازداری: سائبر سیکیورٹی کا سفید شور

• مصنف:
• مصنف کا نام

  Quantumrun دور اندیشی
• دسمبر 17، 2021

بصیرت کا خلاصہ

ڈیفرینشل پرائیویسی، ایک ایسا طریقہ جو صارف کے ڈیٹا کی حفاظت کے لیے غیر یقینی کی سطح کو متعارف کرواتا ہے، مختلف شعبوں میں ڈیٹا کو سنبھالنے کے طریقے کو تبدیل کر رہا ہے۔ یہ نقطہ نظر ذاتی تفصیلات پر سمجھوتہ کیے بغیر ضروری معلومات کو نکالنے کی اجازت دیتا ہے، جس سے ڈیٹا کی ملکیت میں ممکنہ تبدیلی ہوتی ہے جہاں افراد کو اپنی معلومات پر زیادہ کنٹرول حاصل ہوتا ہے۔ امتیازی رازداری کو اپنانے سے قانون سازی کی تشکیل نو اور ڈیٹا پر مبنی فیصلوں میں منصفانہ نمائندگی کو فروغ دینے سے لے کر ڈیٹا سائنس میں جدت طرازی کی حوصلہ افزائی اور سائبر سیکیورٹی میں نئے مواقع پیدا کرنے کے وسیع اثرات ہو سکتے ہیں۔

امتیازی رازداری کا سیاق و سباق

موجودہ بنیادی ڈھانچے بڑے ڈیٹا پر چلتے ہیں، جو کہ حکومتوں، تعلیمی محققین، اور ڈیٹا تجزیہ کاروں کے ذریعے ایسے نمونوں کو دریافت کرنے کے لیے استعمال کیے جانے والے ڈیٹا کے بڑے سیٹ ہیں جو ان کی اسٹریٹجک فیصلہ سازی میں مدد کریں گے۔ تاہم، سسٹمز شاذ و نادر ہی صارفین کی رازداری اور تحفظ کے لیے ممکنہ خطرات کو مدنظر رکھتے ہیں۔ مثال کے طور پر، فیس بک، گوگل، ایپل، اور ایمیزون جیسی بڑی ٹیک کمپنیاں ڈیٹا کی خلاف ورزیوں کے لیے جانی جاتی ہیں جن کے متعدد سیٹنگز، جیسے کہ ہسپتال، بینک اور سرکاری تنظیموں میں صارف کے ڈیٹا پر نقصان دہ نتائج ہو سکتے ہیں۔ 

ان وجوہات کی بناء پر، کمپیوٹر سائنسدان ڈیٹا کو ذخیرہ کرنے کے لیے ایک نیا نظام تیار کرنے پر توجہ دے رہے ہیں جو صارف کی رازداری کی خلاف ورزی نہ کرے۔ تفریق رازداری انٹرنیٹ پر ذخیرہ شدہ صارف کے ڈیٹا کی حفاظت کا ایک نیا طریقہ ہے۔ یہ ڈیٹا اکٹھا کرنے کے عمل میں خلفشار یا سفید شور کی مخصوص سطحوں کو متعارف کروا کر کام کرتا ہے، صارف کے ڈیٹا کی درست ٹریکنگ کو روکتا ہے۔ یہ نقطہ نظر کارپوریشنوں کو ذاتی معلومات کو ظاہر کیے بغیر تمام ضروری ڈیٹا فراہم کرتا ہے۔

تفریق رازداری کے لیے ریاضی 2010 کی دہائی سے چلی آ رہی ہے، اور ایپل اور گوگل نے حالیہ برسوں میں پہلے ہی اس طریقہ کو اپنایا ہے۔ سائنس دان الگورتھم کو ڈیٹا سیٹ میں غلط امکان کا معلوم فیصد شامل کرنے کی تربیت دیتے ہیں تاکہ کوئی بھی صارف کو معلومات کا پتہ نہ لگا سکے۔ اس کے بعد، ایک الگورتھم صارف کی شناخت ظاہر نہ کرتے ہوئے اصل ڈیٹا حاصل کرنے کے امکان کو آسانی سے گھٹا سکتا ہے۔ مینوفیکچررز یا تو صارف کے آلے میں مقامی تفریق کی رازداری کو انسٹال کر سکتے ہیں یا ڈیٹا اکٹھا کرنے کے بعد اسے مرکزی تفریق رازداری کے طور پر شامل کر سکتے ہیں۔ تاہم، مرکزی تفریق رازداری کو اب بھی منبع پر خلاف ورزیوں کا خطرہ ہے۔ 

خلل ڈالنے والا اثر

جیسے جیسے زیادہ لوگ تفریق پرائیویسی سے آگاہ ہوتے ہیں، وہ اپنے ڈیٹا پر مزید کنٹرول کا مطالبہ کر سکتے ہیں، جس کے نتیجے میں ٹیک کمپنیاں صارف کی معلومات کو کیسے ہینڈل کرتی ہیں۔ مثال کے طور پر، افراد کے پاس یہ اختیار ہو سکتا ہے کہ وہ اپنے ڈیٹا کے لیے پرائیویسی کی سطح کو ایڈجسٹ کر سکیں، جس سے وہ ذاتی خدمات اور رازداری کے درمیان توازن قائم کر سکیں۔ یہ رجحان ڈیٹا کی ملکیت کے ایک نئے دور کی طرف لے جا سکتا ہے، جہاں افراد کا کہنا ہے کہ ان کا ڈیٹا کیسے استعمال ہوتا ہے، ڈیجیٹل دنیا میں اعتماد اور تحفظ کے احساس کو فروغ دیتا ہے۔

جیسے جیسے صارفین پرائیویسی کے بارے میں زیادہ ہوش میں آتے ہیں، وہ کاروبار جو ڈیٹا کے تحفظ کو ترجیح دیتے ہیں وہ زیادہ صارفین کو راغب کر سکتے ہیں۔ تاہم، اس کا مطلب یہ بھی ہے کہ کمپنیوں کو تفریق رازداری کے نظام کو تیار کرنے میں سرمایہ کاری کرنے کی ضرورت ہوگی، جو کہ ایک اہم اقدام ہوسکتا ہے۔ مزید برآں، کمپنیوں کو بین الاقوامی رازداری کے قوانین کے پیچیدہ منظر نامے پر تشریف لے جانے کی ضرورت پڑ سکتی ہے، جو مختلف دائرہ اختیار کے مطابق لچکدار رازداری کے ماڈلز کی ترقی کا باعث بن سکتے ہیں۔

حکومت کی طرف سے، تفریق رازداری انقلاب لا سکتی ہے کہ عوامی ڈیٹا کو کیسے ہینڈل کیا جاتا ہے۔ مثال کے طور پر، مردم شماری کے ڈیٹا اکٹھا کرنے میں امتیازی رازداری کا استعمال شہریوں کی رازداری کو یقینی بنا سکتا ہے جبکہ پالیسی سازی کے لیے درست شماریاتی ڈیٹا فراہم کرتا ہے۔ تاہم، حکومتوں کو اس کے مناسب نفاذ کو یقینی بنانے کے لیے امتیازی رازداری کے لیے واضح ضابطے اور معیارات قائم کرنے کی ضرورت پڑ سکتی ہے۔ یہ ترقی عوامی ڈیٹا کے انتظام کے لیے زیادہ پرائیویسی پر مرکوز نقطہ نظر کا باعث بن سکتی ہے، شہریوں اور ان کی متعلقہ حکومتوں کے درمیان شفافیت اور اعتماد کو فروغ دے سکتی ہے۔ 

امتیازی رازداری کے مضمرات

تفریق رازداری کے وسیع مضمرات میں شامل ہو سکتے ہیں: 

• مخصوص صارف کے ڈیٹا کی کمی کمپنیوں کو اس کا سراغ لگانے سے حوصلہ شکنی کرتی ہے اور سوشل میڈیا اور سرچ انجنوں پر ٹارگٹڈ اشتہارات کے استعمال میں کمی کا باعث بنتی ہے۔
• سائبرسیکیوریٹی کے حامیوں اور ماہرین کے لیے ایک وسیع تر جاب مارکیٹ بنانا۔ 
• قانون نافذ کرنے والے اداروں کے لیے مجرموں کا سراغ لگانے کے لیے دستیاب ڈیٹا کی کمی جس کی وجہ سے گرفتاریوں کی رفتار کم ہوتی ہے۔ 
• نئی قانون سازی جس سے ڈیٹا کے تحفظ کے مزید سخت قوانین ہوں گے اور ممکنہ طور پر حکومتوں، کارپوریشنوں اور شہریوں کے درمیان تعلقات کو نئی شکل دی جائے گی۔
• ڈیٹا پر مبنی فیصلہ سازی میں تمام گروپوں کی منصفانہ نمائندگی، جو زیادہ مساوی پالیسیوں اور خدمات کا باعث بنتی ہے۔
• ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ میں جدت جس سے نئے الگورتھم اور تکنیکوں کی ترقی ہوتی ہے جو رازداری سے سمجھوتہ کیے بغیر ڈیٹا سے سیکھ سکتے ہیں۔

غور کرنے کے لیے سوالات۔

• کیا آپ کو لگتا ہے کہ بڑی ٹیک کارپوریشنز اپنے کاروباری ماڈلز میں تفریق رازداری کو مکمل طور پر شامل کر سکتی ہیں؟ 
• کیا آپ کو یقین ہے کہ ہیکرز آخر کار ٹارگٹ ڈیٹا تک رسائی کے لیے نئی تفریق رازداری کی رکاوٹوں کو عبور کر سکیں گے؟