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Che cos'è la "Privacy differenziale" e come mantiene i miei dati anonimi?


Apple sta scommettendo sulla propria reputazione assicurandosi che i dati raccolti da te rimangano privati. Come? Usando qualcosa chiamato "Privacy differenziale".

Che cos'è la privacy differenziale?

Apple lo spiega come tale:

Apple utilizza la tecnologia Differential Privacy per scoprire i modelli di utilizzo di un gran numero di utenti senza compromettere i singoli privacy. Per oscurare l'identità di un individuo, Privacy differenziale aggiunge rumore matematico a un piccolo campione del modello di utilizzo dell'individuo. Man mano che più persone condividono lo stesso modello, cominciano a emergere modelli generali che possono informare e migliorare l'esperienza dell'utente.

La filosofia alla base della Privacy Differenziale è questa: qualsiasi utente il cui dispositivo, che sia un iPhone, iPad o Mac, aggiunge un calcolo a un più ampio insieme di dati aggregati (una grande immagine formata da varie immagini più piccole), non dovrebbe essere rivelato come la fonte, per non parlare dei dati che hanno contribuito.

Apple non è l'unica azienda a fare ciò, -che Google e Microsoft lo stavano usando anche prima. Ma Apple lo rese popolare parlando dettagliatamente della sua nota del 2016 sul WWDC.

Quindi, come si differenzia da altri dati anonimi, chiedi? Bene, i dati anonimi possono ancora essere usati per dedurre le informazioni personali se ne sai abbastanza di una persona.

Diciamo che un hacker può accedere a un database anonimo che rivela il libro paga di un'azienda. Diciamo che sanno anche che Employee X si sta trasferendo in un'altra area. L'hacker quindi potrebbe semplicemente interrogare il database prima e dopo che Employee X si sposti e dedurre facilmente il suo reddito.

Al fine di proteggere le informazioni sensibili di Employee X, Privacy Differenziale altera i dati con "rumore" matematico e altre tecniche tali che se si interroga nel database, riceverai solo un'approssimazione di quanto (o qualcun altro) Dipendente X è stato pagato. Pertanto, la sua privacy è preservata a causa della "differenza" tra i dati forniti e il rumore aggiunto ad esso, quindi è abbastanza vago che è praticamente impossibile sapere se i dati che stai guardando sono in realtà di un particolare individuo.

Come funziona la privacy differenziale di Apple?

La privacy differenziale è relativamente nuova concetto, ma l'idea è che può dare a una società spunti approfonditi basati sui dati dei suoi utenti, senza sapere cosa

esattamente dice o da chi proviene. Apple, ad esempio, si affida a tre componenti per farne la differenza ferenziale Privacy lavora sul tuo Mac o dispositivo iOS: hashing, subsampling e noise injection.

Hashing prende una stringa di testo e la trasforma in un valore più breve con una lunghezza fissa e mescola questi tasti in stringhe irreversibilmente casuali di caratteri univoci o "hash". Ciò oscura i tuoi dati in modo che il dispositivo non li memorizzi nella sua forma originale.

Il campionamento secondario significa che invece di raccogliere ogni parola di una persona, Apple utilizzerà solo un campione più piccolo di essi. Ad esempio, supponiamo di avere una lunga conversazione di testo con un amico che usa liberamente le emoji. Invece di raccogliere l'intera conversazione, il sottocampionamento potrebbe invece utilizzare solo le parti a cui Apple è interessata, come l'emoji.

Infine, il dispositivo inietta il rumore, aggiungendo dati casuali nel set di dati originale per renderlo più vago. Ciò significa che Apple ottiene un risultato che è stato mascherato leggermente e quindi non è esattamente esatto.

Tutto ciò accade sul tuo dispositivo, quindi è già stato accorciato, mescolato, campionato e sfocato prima che sia uniforme inviato al cloud per l'analisi da parte di Apple.

Dove viene utilizzata la privacy differenziale di Apple?

Esistono diversi casi in cui Apple

potrebbe desidera raccogliere dati per migliorare le proprie app e servizi. Al momento, però, Apple utilizza la privacy differenziale solo in quattro aree specifiche. Quando un numero sufficiente di persone sostituisce una parola con una particolare emoji, diventerà un suggerimento per tutti.

  • Quando le nuove parole vengono aggiunte al numero sufficiente di dizionari locali da considerarsi un luogo comune, Apple aggiungerla al dizionario troppo tutti gli altri.
  • È possibile utilizzare un termine di ricerca in Spotlight, e sarà quindi fornire suggerimenti app e aprire quel collegamento in detta app o consentire di installarlo dall'App Store. Ad esempio, supponi di cercare "Star Trek", che suggerisce l'app IMDB. Più persone aprono o installano l'app IMDB, più appariranno nei risultati di ricerca di tutti.
  • Fornirà risultati più accurati per i Suggerimenti di ricerca in Notes. Ad esempio, supponiamo di avere una nota con la parola "mela" al suo interno. Esegui una ricerca di ricerca e fornisce risultati non solo per la definizione del dizionario, ma anche per il sito Web di Apple, le posizioni degli Apple Store e così via. Presumibilmente, più persone toccano determinati risultati, più in alto e più spesso appariranno nella Ricerca per tutti gli altri.
  • Usiamo gli emoji come esempio. In iOS 10, Apple ha introdotto una nuova funzione di sostituzione delle emoji su iMessage. Digita la parola "amore" e puoi sostituirla con un'emoji del cuore. digitare la parola “cane”, e-avete indovinato-è possibile sostituirlo con un emoji cane.

Allo stesso modo, è possibile per il vostro iPhone prevedere cosa emoji che vuoi in modo tale che, se si sta scrivendo un messaggio “I 'm andando a spasso il cane”il vostro iPhone sarà utilmente suggerire l'emoji cane.

Quindi, Apple prende tutti quei piccoli pezzi di dati iMessage che raccoglie, li esamina nel suo complesso, e può dedurre modelli da ciò che le persone stanno scrivendo e in quale contesto. Ciò significa che il vostro iPhone in grado di dare le scelte più intelligenti, perché beneficia di tutte quelle conversazioni di testo gli altri stanno creando e pensa: “questo è probabilmente l'emoji che si desidera.”

Ci vuole un villaggio (di Emoji)

L'aspetto negativo di Privacy differenziale è che non fornisce risultati accurati in piccoli campioni. Il potere sta nel rendere vaghi dati specifici in modo che non possano essere attribuiti a nessun utente. Per far sì che funzioni e funzioni bene, molti utenti devono partecipare.

È come guardare una foto bitmap estremamente vicina. Non sarai in grado di vedere cosa è se guardi solo alcuni bit, ma mentre fai un passo indietro e guardi l'intera cosa, l'immagine diventa più chiara e definita, anche se non è super alta

Quindi, al fine di migliorare la sostituzione e la previsione delle emoji (tra le altre cose), Apple ha bisogno di raccogliere dati iPhone e Mac da tutto il mondo per dare un'immagine sempre più chiara di ciò che le persone stanno facendo e quindi migliorare le sue app e servizi. Si scopre a tutto questo randomizzati, rumorosi, i dati crowdsourcing, e miniere IT per i modelli, ad esempio quanti utenti stanno utilizzando l'emoji pesca al posto di “testa a testa”.

Così, la potenza del differenziale Privacy si basa su Apple di essere in grado per esaminare grandi quantità di dati aggregati, per tutto il tempo assicurandosi che sia mai saputo nulla su chi li sta inviando i dati.

Come scegliere di Privacy differenziale in iOS e MacOS

Se non sei ancora convinto che la Privacy differenziale è giusta per te, però, sei fortunato. Si può optare fuori proprio dalle impostazioni del dispositivo.

Sul dispositivo iOS, tocca “Impostazioni” aperti e poi “Privacy”.

Nella schermata Privacy, toccare “Diagnostica e utilizzo”.

Infine, il Nella schermata Diagnostica e utilizzo, toccare “non inviare”.

su MacOS, aprire le Preferenze di sistema e fare clic su “Sicurezza e privacy”.

Nelle preferenze Sicurezza e Privacy, fare clic sulla scheda “Privacy” e poi assicurati che "Invia dati di diagnostica e utilizzo a Apple" sia deselezionato. Si noti che è necessario fare clic sull'icona del lucchetto nell'angolo in basso a sinistra e inserire la password di sistema prima di poter effettuare questa modifica.

Ovviamente, c'è molto di più per Differenziale Privacy, sia nella teoria e applicazione, di così semplificato spiegazione. La carne e le patate di esso si basano molto su alcuni matematica gravi e, come tale, si può ottenere abbastanza pesante e complicato.

Si spera, tuttavia, questo vi dà un'idea di come funziona e che si sentono più sicuri sulle aziende di raccolta certa dati senza paura di essere identificati.


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