Lo nuevo: Privacidad diferencial

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El Gobierno norteamericano tiene un gran reto: recopilar datos de 330 millones de residentes del país y mantener su identidad en privado. Los datos se publican en tablas estadísticas que los encargados de formular políticas y académicos analizan para redactar las leyes y realizar investigaciones. Por ley, la Oficina del Censo de EEUU debe asegurarse de que no haya forma de que estos datos acaben en manos de terceros.

Pero hay trucos para “romper el anonimato”de la gente, especialmente si los datos del censo se combinan con otras estadísticas públicas. Por esta razón la Oficina del Censo introduce errores o “ruido” en los datos para que algunas personas parezcan más jóvenes y otras mayores, o que algunas personas blancas aparezcan como negras y viceversa, sin alterar las cifras totales de cada edad o grupo étnico. Cuanto más ruido haya, más difícil será desvelar el anonimato.

En este sentido, la privacidad diferencial es una técnica matemática que logra que este proceso sea riguroso al medir el aumento de la privacidad a medida que se añade ruido. Apple y Facebook  estarían utilizando este método para recopilar datos adicionales sin identificar a los usuarios particulares.

No obstante un excesivo nivel de ruido puede provocar que los datos sean poco confiables. Un análisis demostró que una versión del Censo de 2010 sometida a privacidad diferencial incluía hogares en los que supuestamente vivían 90 personas.

Si todo marcha bien, posiblemente las agencias federales de EEUU utilicen este método para los fines de la seguridad y privacidad de los individuos y la seguridad nacional. Países desarrollados como Canadá y Reino Unido estarían contemplando su uso en función de los resultados que arroje.

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