الخصوصية التفاضلية

الخصوصية التفاضلية، والتي يتم اختصارها عادة بـ DP، هي فرع من الرياضيات وعلوم الكمبيوتر يهدف إلى حماية خصوصية الأفراد في قواعد بيانات البيانات. يتم استخدامه لتحقيق فكرة قوية عن خصوصية البيانات للمستخدم في قاعدة بيانات الأبحاث والبيانات الأخرى. يتم استخدامه في العديد من البرامج الشائعة التي تقوم بتقييم البيانات المختلفة، مثل الوكالات الحكومية ومنظمات الرعاية الصحية والعديد من المنصات عبر الإنترنت. لقد أصبح أكثر شيوعًا مع نمو قيمة الخصوصية في اتجاه البيانات الشخصية.

تهدف الخصوصية التفاضلية، شائعة الاستخدام في التشفير والتقنيات الأخرى، إلى منع الهجمات المحتملة على البيانات وحماية حق الفرد في الخصوصية. إنه يعمل على عدم منح أي نقطة بيانات واحدة في قاعدة البيانات القدرة على المطابقة مع فرد، حتى لو كان لدى المهاجم حق الوصول إلى قاعدة البيانات بأكملها. بمعنى آخر، يتعلق الأمر بتشويش نقاط البيانات الفردية بحيث لا يعطي نظرة ثاقبة للمعلومات الحساسة، مثل هوية الفرد أو سجلاته.

يتطلب تنفيذ الخصوصية التفاضلية عادةً مجموعة مختارة بعناية من التقنيات من أساليب الخصوصية والأمان الأخرى، مثل التشفير وإخفاء الهوية والأسماء المستعارة وتنسيق البيانات وغيرها. تُستخدم الخصوصية التفاضلية في العديد من التطبيقات نظرًا لقدرتها على حماية البيانات الشخصية أو الحساسة، مع السماح للباحثين باستخلاص استنتاجات صحيحة من البيانات المجمعة. أحد الجوانب الرئيسية للخصوصية التفاضلية هو أنها تحد من مقدار مخاطر الخصوصية التي قد يتعرض لها الشخص عندما يتم اختيار بياناته لاستخدامها في البحث.

ترتبط الخصوصية التفاضلية عادةً بمشاريع الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات الضخمة، ولكنها تُستخدم أيضًا في أماكن أخرى، مثل أنظمة الرعاية الصحية، والمسوحات الانتخابية، والخدمات المصرفية، وغيرها من منظمات جمع البيانات.

وفي النهاية، تمنح الخصوصية التفاضلية الأفراد القدرة على حماية بياناتهم الحساسة، وتتيح إجراء الأبحاث من البيانات الضخمة دون خوف من العواقب غير المقصودة. إنه إجراء أمني تشتد الحاجة إليه لضمان سلامة وخصوصية الأفراد في عالم يعتمد بشكل متزايد على البيانات.