Miguel Guevara, Gerente de Produto, Segurança e Proteção de Privacidade no Google, deu entrevista para Help Net Securety discutindo a implantação da privacidade diferencial em grandes sistemas.
Guevara enfatiza a necessidade de desenvolver produtos seguros, privados e controlados pelo usuário, destacando a importância de abordar a integração desta tecnologia aos sistemas existentes.
Segundo ele, dimensionar a privacidade diferencial em grandes sistemas requer um equilíbrio cuidadoso entre precisão e privacidade. Embora ela proteja a privacidade dos indivíduos, pode introduzir ruído prejudicial aos dados, afetando sua precisão.
Guevara também aborda os desafios de integrá-la em sistemas legados, observando que esses sistemas podem ter sido projetados sem considerar a privacidade, dificultando sua adição.
Apesar dos desafios, crê na privacidade diferencial como ferramenta valiosa para proteção da privacidade. Ele espera que, no futuro, a privacidade diferencial se torne parte essencial do design e desenvolvimento de sistemas.
O que é privacidade diferencial?
Privacidade diferencial é uma técnica estatística que permite compartilhar informações confidenciais enquanto protege a privacidade dos indivíduos, sem revelar informações específicas sobre ninguém.
Ela funciona adicionando “ruído” (dados aleatórios) aos dados confidenciais, criando um equilíbrio entre precisão (mantendo-os úteis para pesquisas e análises) e privacidade (difícil identificar indivíduos específicos).
Ela é quantificada por um parâmetro ε (épsilon). Quanto menor o ε, maior a privacidade. Assim, ε alto: baixa privacidade, dados mais precisos; ε baixo - alta privacidade, dados menos precisos.
Surgiu como conceito na área de segurança em machine learning, protegendo dados utilizados nos algoritmos de aprendizado de máquina, por meio de técnica que evita a divulgação de informações sensíveis na análise destes dados.
Seus principais benefícios são proteger a privacidade dos indivíduos e compartilhar dados de modo seguro. Na contramão, pode reduzir a precisão dos dados, requer conhecimento técnico e é difícil encontrar o equilíbrio entre privacidade e precisão.
Mas a privacidade diferencial não garante anonimato completo. Com conhecimento técnico sobre o assunto, pode-se reidentificar indivíduos nos dados compartilhados.
Isso é especialmente importante em casos como o roubo de dados, onde informações pessoais podem ser exploradas de forma maliciosa.
Portanto, é importante usar privacidade diferencial em conjunto com outras medidas de proteção de privacidade.
Exemplo teórico
Suponha que pesquisadores queiram estudar a relação entre peso corporal e diabetes. Eles têm acesso a registros médicos confidenciais com informações sobre hábitos alimentares e diagnóstico de diabetes.
Compartilhar esses registros diretamente comprometeria a privacidade dos pacientes. Os pesquisadores aplicam privacidade diferencial, adicionando ruído aos hábitos alimentares.
Isso cria um novo conjunto de dados, ainda com informações valiosas para o estudo, sem revelar informações específicas sobre nenhum paciente. E os resultados são confiáveis, podendo ser usados na criação de políticas de saúde pública.
Exemplo prático
Pacientes do centro de psicoterapia Vastaamo, na Finlândia, tiveram seus dados pessoais roubados, permitindo que os hackers acessassem os registros terapêuticos, além dos dados pessoais.
Isso levou a chantagens e ameaças aos pacientes, demonstrando a importância de medidas de segurança, como a privacidade diferencial, protegendo a privacidade.
Conclusão
A privacidade diferencial representa um avanço significativo na proteção de dados pessoais, oferecendo um equilíbrio entre a necessidade de analisar dados e a importância de preservar a privacidade dos indivíduos.
No entanto, é fundamental que a sua aplicação seja feita de forma cuidadosa e com o apoio de profissionais qualificados.
Fontes: links no texto