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¿Qué es la "privacidad diferencial" y cómo mantiene mis datos anónimos?


Apple está afirmando su reputación para garantizar que los datos que recopila de usted permanezcan privados. ¿Cómo? Al usar algo llamado "Privacidad Diferencial".

¿Qué es Privacidad Diferencial?

Apple lo explica como tal:

Apple está utilizando la tecnología de Privacidad Diferencial para ayudar a descubrir los patrones de uso de una gran cantidad de usuarios sin comprometer el intimidad. Para ocultar la identidad de un individuo, la Privacidad Diferencial agrega ruido matemático a una pequeña muestra del patrón de uso del individuo. A medida que más personas comparten el mismo patrón, comienzan a surgir patrones generales que pueden informar y mejorar la experiencia del usuario.

La filosofía detrás de la Privacidad Diferencial es la siguiente: cualquier usuario cuyo dispositivo, ya sea un iPhone, iPad o Mac, agrega una computación a un grupo más grande de datos agregados (una imagen grande formada a partir de imágenes más pequeñas), no debe revelarse como la fuente, y menos los datos que aportaron.

Apple no es la única compañía que hace esto, tampoco - Tanto Google como Microsoft lo estaban usando incluso antes. Pero Apple lo popularizó al hablar de él en detalle en su discurso inaugural de la WWDC 2016.

Entonces, ¿cómo es esto diferente de otros datos anónimos, usted pregunta? Bueno, los datos anónimos aún se pueden usar para deducir información personal si sabes lo suficiente sobre una persona.

Digamos que un pirata informático puede acceder a una base de datos anónima que revela la nómina de una empresa. Digamos que también saben que Employee X se está mudando a otra área. El hacker podría simplemente consultar la base de datos antes y después de que Employee X se mueva y deducir fácilmente sus ingresos.

Para proteger la información confidencial de Employee X, la privacidad diferencial altera los datos con "ruido" matemático y otras técnicas como consultas la base de datos, solo recibirá una aproximaciónde cuánto (u otra persona) le pagaron a Employee X.

Por lo tanto, su privacidad se conserva debido a la "diferencia" entre los datos suministrados y el ruido Además, es tan vago que es prácticamente imposible saber si los datos que está viendo son realmente de una persona en particular.

¿Cómo funciona la privacidad diferencial de Apple?

La privacidad diferencial es relativamente nueva concepto, pero la idea es que puede brindarle a una empresa una gran visión basada en datos de sus usuarios, sin saber qué es exactamente que dicen los datos o de quién se origina.

Apple, por ejemplo, confía en tres componentes para hacer su toma en Dif Trabajo de privacidad ferential en su dispositivo Mac o iOS: hashing, submuestreo e inyección de ruido.

Hashing toma una cadena de texto y la convierte en un valor más corto con una longitud fija y las mezcla en cadenas irreversiblemente aleatorias de caracteres únicos o "hash". Esto oscurece sus datos, por lo que el dispositivo no está almacenando ninguno de ellos en su forma original.

El submuestreo significa que en lugar de recopilar cada palabra que escribe una persona, Apple solo usará una muestra más pequeña de ellas. Por ejemplo, supongamos que tienes una larga conversación de texto con un amigo que usa generosamente emoji. En lugar de recopilar toda la conversación, el submuestreo podría utilizar solo las partes que le interesen a Apple, como los emoji.

Finalmente, su dispositivo inyecta ruido, agregando datos aleatorios al conjunto de datos original para hacerlo más vago. Esto significa que Apple obtiene un resultado que ha sido enmascarado ligeramente y por lo tanto no es exactamente exacto.

Todo esto sucede en su dispositivo, por lo que ya se ha acortado, mezclado, muestreado y difuminado antes de que sea uniforme enviado a la nube para que Apple lo analice.

¿Dónde se usa la privacidad diferencial de Apple?

Hay una variedad de casos en que Apple podría querer recopilar datos para mejorar sus aplicaciones y servicios. En este momento, sin embargo, Apple solo está utilizando la privacidad diferencial en cuatro áreas específicas.

  • Cuando suficientes personas reemplazan una palabra con un emoji en particular, se convertirá en una sugerencia para todos.
  • Cuando se agregan palabras nuevas a suficientes diccionarios locales para ser consideradas comunes, Apple también lo agregará al diccionario de todos los demás.
  • Puede usar un término de búsqueda en Spotlight, y luego proporcionará sugerencias de aplicaciones y abrirá ese vínculo en dicha aplicación o le permite instalarlo desde App Store. Por ejemplo, supongamos que buscas "Star Trek", que sugiere la aplicación IMDB. Cuantas más personas abran o instalen la aplicación IMDB, más aparecerá en los resultados de búsqueda de todos.
  • Proporcionará resultados más precisos para las sugerencias de búsqueda en Notes. Por ejemplo, supongamos que tiene una nota con la palabra "manzana" en ella. Hace una búsqueda y le da resultados no solo para la definición del diccionario, sino también para el sitio web de Apple, las ubicaciones de las tiendas Apple, etc. Presumiblemente, cuantas más personas toquen ciertos resultados, más altos y más a menudo aparecerán en la Búsqueda para todos los demás.

Usemos emojis como ejemplo. En iOS 10, Apple presentó una nueva función de reemplazo de emoji en iMessage. Escriba la palabra "amor" y puede reemplazarla con un emoji de corazón. escriba la palabra "perro" y, lo adivinó, puede reemplazarlo con un emoji de perro. De forma similar, es posible que su iPhone prediga qué emoji desea de manera que, si está escribiendo un mensaje "I" "Voy a pasear al perro", su iPhone sugerirá el emoji del perro.

Entonces, Apple toma todos esos pequeños datos de iMessage que recopila, los examina en su conjunto y puede deducir patrones de lo que la gente está escribiendo y en que contexto. Esto significa que su iPhone puede darle opciones más inteligentes porque se beneficia de todas esas conversaciones de texto que otros están creando y piensa, "este es probablemente el emoji que desea".

Toma una aldea (de Emoji)

La desventaja de La privacidad diferencial es que no proporciona resultados precisos en muestras pequeñas. Su poder reside en hacer que los datos específicos sean imprecisos para que no puedan atribuirse a ningún usuario. Para que funcione y funcione bien, muchos usuarios deben participar.

Es como mirar una foto de mapa de bits muy cerca. No podrás ver lo que es si solo observas unos pocos bits, pero cuando das un paso atrás y observas todo, la imagen se vuelve más clara y definida, incluso si no es súper alta. resolución.

Por lo tanto, para mejorar la sustitución y predicción de emojis (entre otras cosas), Apple necesita recopilar datos de iPhone y Mac de todo el mundo para obtener una imagen cada vez más clara de lo que las personas están haciendo y mejorar sus aplicaciones. y servicios. Se recurre a todos estos datos aleatorizados, ruidosos y de fuentes múltiples, y los busca patrones, como cuántos usuarios usan el emoji melocotón en lugar de "a tope".

Entonces, el poder de la Privacidad Diferencial depende de que Apple pueda para examinar grandes cantidades de datos agregados, asegurando al mismo tiempo que no es más sabio quién los está enviando esa información.

Cómo optar por no privacidad diferencial en iOS y macOS

Si todavía no está convencido que la privacidad diferencial es adecuada para ti, sin embargo, estás de suerte. Puede optar por salir directamente de la configuración de su dispositivo.

En su dispositivo iOS, toque "Configuración" y luego "Privacidad".

En la pantalla de Privacidad, toque "Diagnóstico y uso".

Finalmente, en en la pantalla Diagnóstico y uso, toque "No enviar".

En macOS, abra las Preferencias del sistema y haga clic en "Seguridad y privacidad".

En las preferencias de Seguridad y privacidad, haga clic en la pestaña "Privacidad" y luego asegúrese de que "Enviar datos de diagnóstico y uso a Apple" esté desmarcado. Tenga en cuenta que deberá hacer clic en el ícono de candado en la esquina inferior izquierda e ingresar la contraseña del sistema antes de poder hacer este cambio.

Obviamente, hay mucho más en privacidad diferencial, tanto en teoría como en aplicación, que esto simplificado explicación. La carne y las patatas dependen en gran medida de algunas matemáticas serias y, como tal, pueden volverse bastante pesadas y complicadas.

Sin embargo, esto te da una idea de cómo funciona y de que te sientes más seguro de que las empresas que recolectan datos sin temor a ser identificados.


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