Protege tus datos con servicios de privacidad diferencial: ¿qué son y cómo funcionan?

Ya habíamos hecho la siguiente afirmación en un post anterior: los datos son el nuevo petróleo del mundo virtual. La volvemos a hacer porque es más que cierto y en una era en donde todo se maneja de forma virtual, la protección de los datos es una prioridad. Aquí es donde nace la necesidad de hablar más sobre los servicios de privacidad diferencial, técnicas que utilizan Google y otras plataformas para conservar la privacidad de los datos que aparecen en las estadísticas.

El día de hoy te explicaremos más a fondo en qué consisten los servicios de privacidad diferencial y todo lo que necesitas saber para entender cómo protegen tus datos sin sacrificar información útil.

¿Qué es la privacidad diferencial?

La privacidad diferencial es un enfoque que permite realizar cálculos y análisis de datos por medio de la limitación de la cantidad de información personal que se revela. En momentos en donde es inconcebible no compartir datos o realizar inferencias sobre grupos de personas, la privacidad diferencial llega para salvaguardar la información personal, ya que busca evitar que alguien pueda identificar a un individuo dentro de un conjunto de datos.

Abordemos esto desde un ejemplo: Imagina que un restaurante recopila datos sobre la cantidad de clientes que recibe cada noche. Sin privacidad diferencial, si un solo cliente llegara tarde, esa información podría ser fácilmente identificable en un gráfico, revelando detalles que deberían permanecer privados. La privacidad diferencial agrega «ruido» a los datos, es decir, pequeñas variaciones aleatorias que ocultan la contribución individual sin comprometer la utilidad general de la información.

¿Cómo funcionan los servicios de privacidad diferencial?

Los servicios de privacidad diferencial hacen uso de este concepto en situaciones en donde se usan datos reales. Veamos cómo se logra:

1. Agregación de datos con ruido aleatorio: En posts anteriores hemos hablado del ruido en los datasets, que impide en muchas ocasiones que podamos analizar detenidamente un conjunto de datos. En esos casos el ruido es un aspecto negativo, pero no aquí, con los servicios de privacidad diferencial.
   Cuando se consulta un conjunto de datos, se agregan los valores de las entidades individuales, pero antes de mostrar el resultado, se introduce un ruido aleatorio. Este ruido es lo suficientemente pequeño para que las tendencias generales se mantengan intactas, pero lo suficientemente grande para que no se pueda inferir la contribución de una sola entidad.
2. Limitación de contribuciones individuales: Para evitar que un solo individuo afecte significativamente el resultado de un análisis, los servicios de privacidad diferencial limitan la cantidad de grupos a los que puede contribuir cada entidad. Así se aseguran de que ninguna contribución pueda ser identificada, ni siquiera si se realizan múltiples consultas.
3. Eliminación de grupos pequeños: Los grupos que contienen muy pocas entidades son eliminados del conjunto de datos, ya que podrían ser más vulnerables a la identificación. Este proceso se logra a través del conteo de entidades ruidosas, lo que ayuda a asegurar que las estadísticas solo se apliquen a grupos suficientemente grandes para mantener la privacidad.

¿Dónde se aplican los servicios de privacidad diferencial?

La privacidad diferencial no es solo un concepto teórico; se aplica activamente en muchos servicios tecnológicos. Empresas como Google y Apple han adoptado esta metodología para proteger los datos de sus usuarios mientras siguen obteniendo información valiosa para mejorar sus servicios. Por ejemplo:

• Google BigQuery: Utiliza la privacidad diferencial para permitir análisis de grandes conjuntos de datos sin comprometer la privacidad de los individuos en esos datos.
• Apple: Implementa la privacidad diferencial en sus dispositivos para recoger datos de uso sin identificar a usuarios individuales.

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