Privacidade diferencial

A privacidade diferencial, comumente abreviada como DP, é um ramo da matemática e da ciência da computação que visa a proteger a privacidade de indivíduos em bancos de dados. Ela é usada para obter uma noção sólida de privacidade de dados para um usuário em um banco de dados de pesquisa e outros dados. É usado em muitos dos programas populares que avaliam dados diferentes, como agências governamentais, organizações de saúde e muitas plataformas on-line. Ele se tornou mais popular à medida que o valor da privacidade cresce a partir dos dados pessoais.

A privacidade diferencial, comumente usada na criptografia e em outras técnicas, tem como objetivo evitar possíveis ataques aos dados e proteger o direito individual à privacidade. Ela funciona para que nenhum ponto de dados em um banco de dados seja capaz de corresponder a um indivíduo, mesmo que um invasor tenha acesso a todo o banco de dados. Em outras palavras, trata-se de ofuscar pontos de dados individuais para que eles não forneçam informações confidenciais, como a identidade ou os registros de um indivíduo.

A implementação da privacidade diferencial normalmente requer uma combinação cuidadosamente escolhida de técnicas de outros métodos de privacidade e segurança, como criptografia, anonimização, pseudonimização, harmonização de dados e outros. A privacidade diferencial é usada em muitos aplicativos devido à sua capacidade de proteger dados pessoais ou confidenciais e, ao mesmo tempo, permitir que os pesquisadores tirem conclusões válidas a partir dos dados coletados. Um aspecto importante da privacidade diferencial é que ela limita a quantidade de risco à privacidade que uma pessoa pode ter quando seus dados são escolhidos para serem usados em pesquisas.

A privacidade diferencial é comumente associada a projetos de inteligência artificial e análise de Big Data, mas também é usada em outros lugares, como em sistemas de saúde, pesquisas eleitorais, bancos e outras organizações que coletam dados.

No final, a Privacidade Diferencial oferece aos indivíduos a capacidade de proteger seus dados confidenciais e permite que a pesquisa de Big Data seja realizada sem o medo de consequências indesejadas. É uma medida de segurança muito necessária para garantir a segurança e a privacidade dos indivíduos em um mundo cada vez mais orientado por dados.