Cos’è la privacy differenziale e come funziona
La privacy differenziale è uno standard per il calcolo dei dati che permette la raccolta di informazioni su un gruppo di utenti senza compromettere la riservatezza dei dati personali. Per minimizzare il rischio di leak di dati personali, anche di fronte a tentativi di de-anonimizzazione, la privacy differenziale si avvale delle seguenti proprietà:
- Ogni informazione è un’informazione identificante. Questo solleva chi tratta i dati dalla responsabilità talvolta onerosa di capire quali siano gli elementi identificanti in un dataset;
- Il dato personale deve essere del tutto eliminato, al fine di scongiurare attacchi basati sull’accostamento di dati (anche anonimizzati);
- Il livello di “informazione rilasciata” seguendo il modello della privacy differenziale è quantificabile, e permette di prendere decisioni consapevoli di conseguenza;
In altre parole: la privacy differenziale è un framework, che attraverso l’applicazione di modelli matematici dimostrabili fornisce un compromesso vincente per l’analisi e divulgazione di dati.
Meccanismi di base della privacy differenziale
La privacy differenziale si implementa per mezzo di algoritmi che, in linea di massima, aggiungono rumore all’output di una query, e che sono in grado di valutare la natura del dato personale per regolare la propria linea d’azione. L’aggiunta di rumore può avere due differenti esiti, e rendere la statistica:
- accurata ma poco utile: nel caso in cui l’offuscamento di determinati caratteri nel dato renda impossibile rispondere ad alcune domande utili ai fini della statistica;
- inaccurata ma utile: per esempio, una statistica inaccurata può essere comunque sufficiente a dimostrare una differenza tra due campioni – se la differenza è abbastanza grande.
Esempi di privacy differenziale
Il tema della privacy differenziale è molto caldo, e diversi grossi attori nell’ambito delle ICT stanno investendo nel suo studio e nella sua implementazione:
- In questo articolo Cloudflare racconta la sua implementazione del modello di privacy differenziale per aggregare responsabilmente i dati sugli errori di rete dei client (Network Error Logging);
- In questo documento Apple spiega come organizza le sue statistiche per implementare i servizi di QuickType, di suggerimento di Emoji e di ricerca;
- Google ha applicato i principi di privacy differenziale per elaborare questo studio sul cambiamento delle tendenze nell’ambito della mobilità durante la pandemia di Covid-19.
ITS Piemonte e la formazione nella Cyber Security
Uno dei principali ostacoli per la privacy differenziale è trovare l’equilibrio tra protezione dei dati e utilità degli stessi. Se la protezione è troppo restrittiva, i dati sono meno utili; se è troppo permissiva, diventano vulnerabili. La crescente complessità dei dataset e delle tecniche di attacco solleva nuove importanti questioni etiche, inclusa la responsabilità in caso di violazioni della privacy e la necessità di trasparenza sugli algoritmi impiegati.
Nonostante le sfide, la domanda di professionisti esperti in privacy differenziale è in forte crescita. Le figure richieste includono analisti della sicurezza dei dati e consulenti specializzati, con competenze in grado di sviluppare e implementare algoritmi di protezione avanzata. Le opportunità di carriera in questo settore sono numerose e promettenti, offrendo anche ottimi livelli di remunerazione.
L’ITS Piemonte offre due percorsi formativi specializzati nella sicurezza informatica: il corso per diventare Cloud Security Specialist e il corso per diventare Cyber Security Specialist.
Grazie a un mix di teoria e applicazioni pratiche, questi corsi sono ideali per chi desidera avviare una carriera nel campo della privacy e della sicurezza informatica, contribuendo attivamente al futuro della protezione dei dati.
