Kas ir "atšķirīgā konfidencialitāte" un kā tas anonīms maniem datiem?

Apple pastiprina savu reputāciju, nodrošinot, ka no jums iegūtie dati paliek privāti. Kā? Izmantojot kaut ko "Diferenciālo konfidencialitāti".

Kas ir atšķirīgā konfidencialitāte?

Apple tā izskaidro:

Apple izmanto diferenciālās konfidencialitātes tehnoloģiju, lai palīdzētu atklāt daudzu lietotāju lietošanas modeļus, neietekmējot personas privātumu. Lai noskaidrotu personas identitāti, diferenciālā konfidencialitāte pievieno matemātisku troksni nelielam indivīda lietošanas modeļa paraugam. Tā kā vairāk cilvēku izmanto vienu un to pašu modeli, sāk parādīties vispārēji modeļi, kas var informēt un uzlabot lietotāju pieredzi.

Diferenciālās konfidencialitātes filozofija ir šāda: jebkuram vienam lietotājam, kura ierīce, neatkarīgi no tā, vai tā ir iPhone, iPad vai Mac, pievieno aprēķinu lielākam kopsavilkuma datu kopumam (liels attēls, kas veidots no dažādiem maziem attēliem) nevajadzētu atklāt avots, nemaz nerunājot par to, kādus datus viņi sniedza.

Apple nav vienīgais uzņēmums, kas to dara - gan Google, gan Microsoft to izmantoja vēl agrāk. Bet Apple popularizēja to, runājot par to detalizēti savā 2016 WWDC pamatziņojumā.

Tātad, kā tas atšķiras no citiem anonimizētiem datiem, jūs jautājat? Nu, anonimizētus datus joprojām var izmantot, lai noskaidrotu personisko informāciju, ja pietiekami labi zināt par kādu personu.

Pieņemsim, ka hacker var piekļūt anonimizētajai datubāzei, kas atklāj uzņēmuma algu sarakstu. Pieņemsim, ka viņi arī zina, ka Employee X tiek pārvietots uz citu apgabalu. Pēc tam hakeris var vienkārši vaicāt datubāzei pirms un pēc Darbinieka X kustības un viegli noskaidrot viņa ienākumus.

Lai aizsargātu Employee X konfidenciālo informāciju, diferenciālā privātuma konfidencialitāte maina datus ar matemātisku "troksni" un citām metodēm, piemēram, ja, pieprasot datubāzi, jūs saņemsit tikai tuvināšana par to, cik daudz (vai kāds cits) maksājis darbinieks X.

Tādēļ viņa konfidencialitāte tiek saglabāta, jo starpība starp iesniegtajiem datiem un tam pievienoto troksni ir atšķirīga, tādēļ tā ir tik neskaidra, ka ir gandrīz neiespējami uzzināt, vai šie dati, kurus jūs meklējat, patiešām ir konkrētas personas.

Kā Apple atšķirīgo konfidencialitāti strādā?

Diferenciālā konfidencialitāte ir salīdzinoši jauna koncepcija, bet ideja ir tāda, ka tā var dot uzņēmumam iedvesmu, kuras pamatā ir lietotāju dati, nezinot, kas tieši tā ka dati tiek sūtīti vai no kuriem tie sākas.

Piemēram, Apple balstās uz trim sastāvdaļām, lai veiktu dažādas konfidencialitātes darbu jūsu Mac vai iOS ierīcē: maiņai, apakšizveidošanai un trokšņa injekcijai.

Hashing ņem teksta virkni un pārvērš to īsākā skaitā ar fiksētu garumu, un šie taustiņi tiek sajaukti ar neatgriezeniski izlases kārtām unikālu rakstzīmju vai "hash". Tas slēpj datus, lai ierīce to nesaglabātu sākotnējā formā.

Apakšizveidojums nozīmē, ka tā vietā, lai savāktu katru vārdu personas tipam, Apple izmantos tikai mazāku to paraugu. Piemēram, pieņemsim, ka jums ir garš teksta saruna ar draugu, kas labprāt lieto emocijzīmes. Tā vietā, lai savāktu visu šo sarunu, sub-paraugs drīzāk var izmantot tikai tās daļas, kuras interesē Apple, piemēram, emocijzīmes.

Visbeidzot, ierīce injicē troksni, pievienojot izlases datus sākotnējā datu kopā, lai padarītu to neskaidrāku. Tas nozīmē, ka Apple iegūst tādu rezultātu, kas tik mazliet ir maskēts, un tādēļ tas nav diezgan precīzs.

Tas viss notiek jūsu ierīcē, tāpēc to jau ir saīsinājis, sajaucis, atlasījis un izplūdis, pirms to pat nosūta mākonim, lai uzņēmums Apple varētu analizēt.

Kur ir izmantota Apple atšķirīgā konfidencialitāte?

Ir dažādi gadījumi, kad Apple varētu vēlaties apkopot datus, lai uzlabotu savas lietotnes un pakalpojumus. Patlaban Apple izmanto tikai atšķirīgu konfidencialitāti četrās īpašās jomās.

• Ja pietiekoši daudz cilvēku nomainīs vārdu ar īpašu emociju, tas kļūs par ieteikumu ikvienam.
• Kad jauni vārdi tiek pievienoti pietiekami vietējām vārdnīcām, kas tiek uzskatītas par ikdienišķām, Apple to pievieno pārējiem pārējiem vārdiem.
• Spotlight var izmantot meklēšanas vienumu, un pēc tam tiks piedāvāti lietotņu ieteikumi un atvērt šo saiti minētajā lietotnē vai arī jūs to varat instalēt no App Store. Piemēram, sakiet, ka meklējat "Star Trek", kas iesaka IMDB lietotni. Jo vairāk cilvēku atver vai instalē IMDB lietotni, jo vairāk tā tiks rādīta katra meklēšanas rezultātos.
• Tas sniegs precīzākus rezultātus ieteikumu ieteikumiem Piezīmēs. Piemēram, teiksim, ka tajā ir piezīme ar vārdu "ābols". Jūs veicat meklēšanas meklēšanu, un tas dod jums rezultātus ne tikai vārdnīcas definīcijai, bet arī Apple tīmekļa vietnei, Apple veikalu vietām utt. Iespējams, ka vairāk cilvēku noklikšķinās uz noteiktiem rezultātiem, jo ​​augstāks un biežāk tie parādīsies uz visiem pārējiem meklējumiem.

Kā piemēru izmantosim emoji. IOS 10 ierīcē iMessage Apple ieviesa jaunu emocijzīmju nomaiņas funkciju. Ierakstiet vārdu "mīlestība", un to var aizstāt ar sirds emociju. ierakstiet vārdu "suns" un, jūs to uzminējāt - to var aizstāt ar suni emociju.

Tāpat jūsu iPhone var paredzēt, kāda emocija vēlaties, tādā veidā, ka, ja jūs rakstāt ziņu "Es eju sākt staigāt suni", jūsu iPhone palīdzēs ieteikt suni emocijzīmes.

Tātad, Apple ņem visus šos mazos iMessage datu gabalus, ko tas apkopo, tos aplūko kopumā un var secināt modeļus, no kuriem cilvēki rakstīt un kādā kontekstā. Tas nozīmē, ka jūsu iPhone var dot jums saprātīgākas izvēles iespējas, jo tā gūst labumu no visām tām teksta sarunām, ko citi rada un domā, "tas, iespējams, ir jaucējierīces."

Tas aizņem ciematu (Emocijās)

Diferenciālas konfidencialitātes negatīvie rādītāji ir tādi, ka tie nesniedz precīzus rezultātus nelielos paraugos. Šī vara ir tāda, ka konkrēti dati ir neskaidri, tāpēc to nevar attiecināt uz vienu lietotāju. Lai tas darbotos un darbojas labi, daudziem lietotājiem ir jāpiedalās.

Tas ir tāds, piemēram, ka rāpojošs fotoattēls ir ļoti tuvu. Jūs nespēsit redzēt, kas tas ir, ja skatāties tikai uz dažiem bitiem, bet, atkāpjoties un aplūkojot visu, attēls kļūst skaidrāks un precīzāks, pat ja tas nav īpaši augsts izšķirtspēja.

Tādējādi, lai uzlabotu emocijzīmju nomaiņu un prognozēšanu (cita starpā), Apple ir jāsavāc iPhone un Mac dati no visas pasaules, lai sniegtu arvien skaidrāku priekšstatu par to, ko cilvēki dara, tādējādi uzlabojot savas lietotnes un pakalpojumus. Tas vērš uzmanību uz visiem šiem randomizētajiem, skaļrunīgajiem datiem, kuros tiek apkopoti dati, un mīnām to izmanto modeļiem, piemēram, cik lietotāju lietotāji izmanto pīrāgu emocijzīmes vietā "butt".

Tādējādi diferenciālas konfidencialitātes spēks ir atkarīgs no tā, ka Apple spēj pārbaudīt lielu kopsavilkuma datu daudzumu, vienlaikus nodrošinot, ka nav gudrāk par to, kurš tos nosūta.

Kā atteikties no atšķirīgas konfidencialitātes iOS un macOS

Ja jūs joprojām neesat pārliecināts, ka diferenciālā konfidencialitāte ir piemērota tieši jums, tomēr jums ir veiksme. Jūs varat atteikties tieši no ierīces iestatījumiem.

Savā iOS ierīcē pieskarieties pie atveres "Iestatījumi" un pēc tam uz "Konfidencialitāte".

Konfidencialitātes ekrānā pieskarieties "Diagnostika un lietošana".

Visbeidzot ekrānā Diagnostika un lietošana pieskarieties pie "Do not Send".

MacOS atveriet sistēmas preferences un noklikšķiniet uz "Drošība un konfidencialitāte".

Drošības un konfidencialitātes preferencēs noklikšķiniet uz cilnes "Konfidencialitāte" un pēc tam pārliecinieties, ka opcija Nosūtīt diagnostikas un lietojuma datus uzņēmumam Apple nav atzīmēta. Ņemiet vērā, ka, lai varētu veikt šīs izmaiņas, jums būs jānoklikšķina uz slēdzenes ikonas apakšējā kreisajā stūrī un jāievada sava sistēmas parole.

Acīmredzot ir daudz vairāk diferenciālas konfidencialitātes gan teorētiskajā, gan pielietojamībā nekā šis vienkāršotais skaidrojums. Gaļa un kartupeļi to lielā mērā balstās uz kādu nopietnu matemātiku, un tādēļ tā var kļūt diezgan sarežģīta un sarežģīta.

Tomēr, cerams, tas jums dod priekšstatu par to, kā tas darbojas un ka jūs jūtat vairāk pārliecības par uzņēmumiem, kas vāc noteiktus datus, nebaidoties no identificēšanas.