O Google anunciou que está lançando a versão de código aberto de uma biblioteca de privacidade diferenciada que ajuda a potencializar alguns de seus próprios produtos.

O Google investiu na proteção diferencial da privacidade, por exemplo, para avaliar a popularidade do prato de um restaurante específico no Google Maps, disse Engadget . Agora, a ferramenta pode ajudar outros desenvolvedores a alcançar um nível desejado de defesa diferencial de privacidade. "Ao lançar sua ferramenta de privacidade diferenciada desenvolvida internamente, O Google tornará mais fácil para qualquer empresa aumentar sua privacidade de boa fé, " disse Com fio .

Cópia de segurança. O que é privacidade diferencial? Este é o jargão da ciência de dados. Aqui está como Lily Hay Newman descreveu em Com fio :Ele adiciona estrategicamente ruído aleatório às informações do usuário armazenadas em bancos de dados para que as empresas ainda possam analisá-lo sem conseguir destacar as pessoas.

Anteriormente, Andy Greenberg cobriu isso em Com fio como "uma ferramenta matemática, "gerenciando a mineração de dados do usuário ao mesmo tempo que protege a privacidade do usuário. Como? Insira a adição de" ruído aleatório "às informações da pessoa" antes de serem carregadas na nuvem. "

Nick Statt em The Verge ofereceu outro instantâneo de privacidade diferencial como "uma abordagem criptográfica para a ciência de dados, particularmente no que diz respeito à análise, que permite que alguém confie na análise auxiliada por software para extrair percepções de conjuntos de dados massivos enquanto protege a privacidade do usuário. "

Em maio, Nicolas Sartor em Aircloak escreveu sobre como isso está relacionado ao anonimato, um termo que muitos mais já estão familiarizados. "Ao lidar com anonimato de dados, inevitavelmente, encontra-se a privacidade diferencial. Muitos pesquisadores de privacidade consideram isso o 'padrão ouro' de anonimato. Empresas de tecnologia conhecidas, como a Apple ou o Google, estão usando-o para certas análises de dados e comercializando-o para aumentar a conscientização pública, destacando seu foco na proteção de dados. "

Quanto ao anúncio do Google, Newman relatou o que os desenvolvedores obtêm:(1) um conjunto de bibliotecas de privacidade diferencial de código aberto que oferecem equações e modelos necessários para definir limites e restrições na identificação de dados e (2) uma interface para tornar mais fácil para mais desenvolvedores implementar as proteções.

Miguel Guevara, Gerente de Produto, Escritório de Privacidade e Proteção de Dados, postou algo no blog do Google Developers na quinta-feira que deixa claro que não apenas os desenvolvedores, mas também as empresas e, por sua vez, as pessoas que atendem, podem ganhar com fortes proteções de privacidade, enquanto a biblioteca de código aberto foi projetada para atender às necessidades dos desenvolvedores.

"Quer você seja um planejador de cidades, proprietário de uma pequena empresa, ou um desenvolvedor de software, obter insights úteis de dados pode ajudar a fazer os serviços funcionarem melhor e responder a perguntas importantes. Mas, sem fortes proteções de privacidade, corre o risco de perder a confiança dos seus cidadãos, clientes, e usuários. "

Guevera disse "Da medicina, para o governo, para os negócios, e além, Esperamos que essas ferramentas de código aberto ajudem a produzir percepções que beneficiem a todos. ”Guevara ofereceu um exemplo de como a análise pode ser implementada por pesquisadores na área de saúde.

"A análise de dados privados diferencial ... permite que as organizações aprendam com a maioria dos seus dados, ao mesmo tempo que garantem que esses resultados não permitam que nenhum dado individual seja distinguido ou reidentificado ... Por exemplo, se você é um pesquisador em saúde, Você pode querer comparar o tempo médio de internação dos pacientes em vários hospitais para determinar se há diferenças no atendimento. A privacidade diferencial é uma garantia elevada, meios analíticos de garantir que casos de uso como este sejam tratados de maneira a preservar a privacidade. "

A página do GitHub disse que o projeto tem "uma biblioteca C ++ de algoritmos privados ε-diferencialmente, que pode ser usado para produzir estatísticas agregadas sobre conjuntos de dados numéricos contendo informações privadas ou confidenciais. Além disso, fornecemos um testador estocástico para verificar a exatidão dos algoritmos. "

Na realidade, aquele testador estocástico é o que Ajuda Net Security Zeljka Zorz descobriu ser as coisas mais importantes sobre o lançamento. Ela disse que era para ajudar a detectar falhas e problemas na implementação "que podem fazer com que a propriedade de privacidade diferencial não seja mais válida. Isso permitirá que os desenvolvedores garantam que sua implementação funcione como deveria".

Seu comentário teve ressonância à luz do que Newman em Com fio disse sobre os especialistas que desencorajam fortemente os desenvolvedores a tentar "criar seu próprio" esquema de privacidade diferencial, ou crie um do zero. "O Google espera que sua ferramenta de código aberto seja fácil de usar para ser um balcão único para desenvolvedores que, de outra forma, poderiam ter problemas."

CNET citou Bryant Gipson, um gerente de engenharia do Google, em uma entrevista. "O objetivo disso é fornecer uma biblioteca de algoritmos primários sobre a qual você possa construir qualquer tipo de solução de privacidade diferencial."

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