Quyền riêng tư khác biệt

Quyền riêng tư khác biệt, thường được viết tắt là DP, là một nhánh của toán học và khoa học máy tính nhằm bảo vệ quyền riêng tư của các cá nhân trong cơ sở dữ liệu dữ liệu. Nó được sử dụng để đạt được khái niệm mạnh mẽ về quyền riêng tư dữ liệu cho người dùng trong cơ sở dữ liệu nghiên cứu và dữ liệu khác. Nó được sử dụng trong nhiều chương trình phổ biến để đánh giá các dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như các cơ quan chính phủ, tổ chức chăm sóc sức khỏe và nhiều nền tảng trực tuyến. Nó đã trở nên phổ biến hơn khi giá trị của quyền riêng tư ngày càng tăng trong dữ liệu cá nhân.

Quyền riêng tư khác biệt, thường được sử dụng trong mật mã và các kỹ thuật khác, nhằm mục đích ngăn chặn các cuộc tấn công có thể xảy ra đối với dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư của cá nhân. Nó hoạt động để không có điểm dữ liệu duy nhất nào trong cơ sở dữ liệu có khả năng khớp với một cá nhân, ngay cả khi kẻ tấn công có quyền truy cập vào toàn bộ cơ sở dữ liệu. Nói cách khác, nó liên quan đến việc làm xáo trộn các điểm dữ liệu riêng lẻ để không cung cấp thông tin chi tiết về thông tin nhạy cảm, như danh tính hoặc hồ sơ của một cá nhân.

Việc triển khai quyền riêng tư khác biệt thường yêu cầu sự kết hợp các kỹ thuật được lựa chọn cẩn thận từ các phương pháp bảo mật và quyền riêng tư khác, như mã hóa, ẩn danh, bút danh, hài hòa hóa dữ liệu và các kỹ thuật khác. Quyền riêng tư khác biệt được sử dụng trong nhiều ứng dụng do khả năng bảo vệ dữ liệu cá nhân hoặc nhạy cảm, đồng thời vẫn cho phép các nhà nghiên cứu đưa ra kết luận hợp lệ từ dữ liệu được thu thập. Khía cạnh quan trọng của quyền riêng tư khác biệt là nó hạn chế mức độ rủi ro về quyền riêng tư mà một người có thể gặp phải khi dữ liệu của họ được chọn sử dụng cho nghiên cứu.

Quyền riêng tư khác biệt thường được liên kết với các dự án trí tuệ nhân tạo và phân tích Dữ liệu lớn, nhưng nó cũng được sử dụng ở những nơi khác, chẳng hạn như trong hệ thống chăm sóc sức khỏe, khảo sát bầu cử, ngân hàng và các tổ chức thu thập dữ liệu khác.

Cuối cùng, Quyền riêng tư khác biệt cung cấp cho các cá nhân khả năng bảo vệ dữ liệu nhạy cảm của họ và cho phép tiến hành nghiên cứu từ Dữ liệu lớn mà không sợ những hậu quả không lường trước được. Đây là một biện pháp bảo mật rất cần thiết để đảm bảo sự an toàn và quyền riêng tư của các cá nhân trong một thế giới ngày càng dựa vào dữ liệu.