Privacidad diferencial

La privacidad diferencial, comúnmente abreviada como DP, es una rama de las matemáticas y la informática cuyo objetivo es proteger la privacidad de las personas en las bases de datos. Se utiliza para lograr una noción sólida de privacidad de los datos de un usuario en una base de datos de investigación y otros datos. Se utiliza en muchos de los programas populares que evalúan diferentes datos, como agencias gubernamentales, organizaciones sanitarias y muchas plataformas en línea. Se ha hecho más popular a medida que crece el valor de la privacidad de los datos personales.

La privacidad diferencial, comúnmente utilizada en criptografía y otras técnicas, pretende prevenir posibles ataques a los datos y proteger el derecho a la intimidad de las personas. Su objetivo es que ningún dato de una base de datos pueda coincidir con un individuo, aunque un atacante tuviera acceso a toda la base de datos. En otras palabras, se trata de ofuscar puntos de datos individuales para que no permitan conocer información sensible, como la identidad o los registros de una persona.

La aplicación de la privacidad diferencial suele requerir una combinación cuidadosamente elegida de técnicas de otros métodos de privacidad y seguridad, como el cifrado, la anonimización, la seudonimización y la armonización de datos, entre otros. La privacidad diferencial se utiliza en muchas aplicaciones debido a su capacidad para proteger datos personales o sensibles, al tiempo que permite a los investigadores sacar conclusiones válidas a partir de los datos recopilados. Un aspecto clave de la privacidad diferencial es que limita la cantidad de riesgo para la privacidad que una persona puede tener cuando sus datos son elegidos para ser utilizados en la investigación.

La privacidad diferencial suele asociarse a proyectos de inteligencia artificial y análisis de Big Data, pero también se utiliza en otros ámbitos, como los sistemas sanitarios, las encuestas electorales, la banca y otras organizaciones que recopilan datos.

En definitiva, la privacidad diferencial ofrece a las personas la posibilidad de proteger sus datos sensibles y permite realizar investigaciones a partir de Big Data sin temor a consecuencias imprevistas. Es una medida de seguridad muy necesaria para garantizar la seguridad y la privacidad de las personas en un mundo cada vez más basado en los datos.