Sự riêng tư khác biệt: Tiếng ồn trắng của an ninh mạng

• tác giả:
• tên tác giả

  Tầm nhìn lượng tử
• 17 Tháng mười hai, 2021

Tóm tắt thông tin chi tiết

Quyền riêng tư khác biệt, một phương pháp đưa ra mức độ không chắc chắn để bảo vệ dữ liệu người dùng, đang thay đổi cách xử lý dữ liệu trên nhiều lĩnh vực khác nhau. Cách tiếp cận này cho phép trích xuất thông tin cần thiết mà không ảnh hưởng đến thông tin cá nhân, dẫn đến sự thay đổi tiềm năng về quyền sở hữu dữ liệu, nơi các cá nhân có nhiều quyền kiểm soát hơn đối với thông tin của họ. Việc áp dụng quyền riêng tư khác biệt có thể có tác động trên phạm vi rộng, từ định hình lại luật pháp và thúc đẩy sự đại diện công bằng trong các quyết định dựa trên dữ liệu, đến kích thích đổi mới trong khoa học dữ liệu và tạo ra cơ hội mới trong an ninh mạng.

Bối cảnh riêng tư khác nhau

Các cơ sở hạ tầng hiện tại chạy trên dữ liệu lớn, là những tập hợp dữ liệu lớn được sử dụng bởi các chính phủ, các nhà nghiên cứu học thuật và các nhà phân tích dữ liệu để khám phá các mẫu sẽ giúp họ trong việc ra quyết định chiến lược. Tuy nhiên, các hệ thống hiếm khi tính đến các nguy cơ tiềm ẩn đối với quyền riêng tư và bảo vệ của người dùng. Ví dụ: các công ty công nghệ lớn như Facebook, Google, Apple và Amazon nổi tiếng với các vụ vi phạm dữ liệu có thể gây hậu quả có hại cho dữ liệu người dùng ở nhiều môi trường, chẳng hạn như bệnh viện, ngân hàng và tổ chức chính phủ. 

Vì những lý do này, các nhà khoa học máy tính đang tập trung phát triển một hệ thống mới để lưu trữ dữ liệu không vi phạm quyền riêng tư của người dùng. Quyền riêng tư khác biệt là một phương pháp mới để bảo vệ dữ liệu người dùng được lưu trữ trên internet. Nó hoạt động bằng cách đưa một số mức độ gây mất tập trung hoặc tiếng ồn trắng nhất định vào quá trình thu thập dữ liệu, ngăn cản việc theo dõi chính xác dữ liệu của người dùng. Cách tiếp cận đó cung cấp cho các tập đoàn tất cả các dữ liệu thiết yếu mà không để lộ thông tin cá nhân.

Phép toán về quyền riêng tư khác biệt đã xuất hiện từ những năm 2010 và Apple và Google đã áp dụng phương pháp này trong những năm gần đây. Các nhà khoa học đào tạo các thuật toán để thêm một tỷ lệ phần trăm xác suất sai đã biết vào tập dữ liệu để không ai có thể theo dõi thông tin cho người dùng. Sau đó, một thuật toán có thể dễ dàng trừ đi xác suất để có được dữ liệu thực tế trong khi vẫn duy trì tính ẩn danh của người dùng. Các nhà sản xuất có thể cài đặt quyền riêng tư khác biệt cục bộ vào thiết bị của người dùng hoặc thêm nó làm quyền riêng tư khác biệt tập trung sau khi thu thập dữ liệu. Tuy nhiên, quyền riêng tư phân biệt tập trung vẫn có nguy cơ bị vi phạm tại nguồn. 

Tác động gián đoạn

Khi ngày càng có nhiều người nhận thức được quyền riêng tư khác nhau, họ có thể yêu cầu kiểm soát dữ liệu của mình nhiều hơn, dẫn đến sự thay đổi trong cách các công ty công nghệ xử lý thông tin người dùng. Ví dụ: các cá nhân có thể có tùy chọn điều chỉnh mức độ riêng tư mà họ muốn đối với dữ liệu của mình, cho phép họ cân bằng giữa các dịch vụ được cá nhân hóa và quyền riêng tư. Xu hướng này có thể dẫn đến một kỷ nguyên mới về quyền sở hữu dữ liệu, trong đó các cá nhân có tiếng nói về cách sử dụng dữ liệu của họ, thúc đẩy cảm giác tin cậy và bảo mật trong thế giới kỹ thuật số.

Khi người tiêu dùng ngày càng quan tâm đến quyền riêng tư hơn, các doanh nghiệp ưu tiên bảo vệ dữ liệu có thể thu hút nhiều khách hàng hơn. Tuy nhiên, điều này cũng có nghĩa là các công ty sẽ cần đầu tư vào việc phát triển các hệ thống bảo mật khác biệt, đây có thể là một công việc quan trọng. Hơn nữa, các công ty có thể cần phải điều chỉnh bối cảnh phức tạp của luật riêng tư quốc tế, điều này có thể dẫn đến việc phát triển các mô hình quyền riêng tư linh hoạt có thể thích ứng với các khu vực pháp lý khác nhau.

Về phía chính phủ, quyền riêng tư khác biệt có thể cách mạng hóa cách xử lý dữ liệu công cộng. Ví dụ, việc sử dụng quyền riêng tư khác biệt trong việc thu thập dữ liệu điều tra dân số có thể đảm bảo quyền riêng tư của người dân trong khi vẫn cung cấp dữ liệu thống kê chính xác cho việc hoạch định chính sách. Tuy nhiên, các chính phủ có thể cần thiết lập các quy định và tiêu chuẩn rõ ràng về quyền riêng tư khác nhau để đảm bảo thực hiện đúng quy định. Sự phát triển này có thể dẫn đến một cách tiếp cận tập trung vào quyền riêng tư hơn trong quản lý dữ liệu công, thúc đẩy tính minh bạch và niềm tin giữa người dân và chính phủ tương ứng của họ. 

Ý nghĩa của quyền riêng tư khác biệt

Ý nghĩa rộng hơn của quyền riêng tư khác biệt có thể bao gồm: 

• Việc thiếu dữ liệu người dùng cụ thể khiến các công ty không khuyến khích theo dõi dữ liệu đó và dẫn đến giảm việc sử dụng các quảng cáo được nhắm mục tiêu trên mạng xã hội và công cụ tìm kiếm.
• Tạo ra một thị trường việc làm rộng lớn hơn cho những người ủng hộ và chuyên gia về an ninh mạng. 
• Việc thiếu dữ liệu để các cơ quan thực thi pháp luật theo dõi tội phạm dẫn đến việc bắt giữ chậm hơn. 
• Luật mới dẫn đến luật bảo vệ dữ liệu nghiêm ngặt hơn và có khả năng định hình lại mối quan hệ giữa chính phủ, tập đoàn và công dân.
• Sự đại diện công bằng của tất cả các nhóm trong việc ra quyết định dựa trên dữ liệu, dẫn đến các chính sách và dịch vụ công bằng hơn.
• Sự đổi mới trong khoa học dữ liệu và học máy dẫn đến phát triển các thuật toán và kỹ thuật mới có thể học từ dữ liệu mà không ảnh hưởng đến quyền riêng tư.

Các câu hỏi cần xem xét

• Bạn có nghĩ rằng các tập đoàn công nghệ lớn hoàn toàn có thể kết hợp sự riêng tư khác biệt vào các mô hình kinh doanh của họ không? 
• Bạn có tin rằng cuối cùng tin tặc sẽ có thể vượt qua các rào cản quyền riêng tư khác biệt mới để truy cập vào dữ liệu mục tiêu?