2Sep
Apple está afirmando su reputación para garantizar que los datos que recopila de usted permanezcan privados.¿Cómo? Mediante el uso de algo llamado "Privacidad diferencial".
¿Qué es la privacidad diferencial?
Apple lo explica como tal:
Apple está utilizando la tecnología Differential Privacy para ayudar a descubrir los patrones de uso de una gran cantidad de usuarios sin comprometer la privacidad individual. Para ocultar la identidad de un individuo, la Privacidad Diferencial agrega ruido matemático a una pequeña muestra del patrón de uso del individuo. A medida que más personas comparten el mismo patrón, comienzan a surgir patrones generales que pueden informar y mejorar la experiencia del usuario.
La filosofía detrás de la Privacidad Diferencial es la siguiente: cualquier usuario cuyo dispositivo, ya sea un iPhone, iPad o Mac, agregue un cálculo a un conjunto más grande de datos agregados( una imagen grande formada por imágenes pequeñas y variables), no debería revelarsecomo fuente, y menos qué datos aportaron.
Apple tampoco es la única compañía que hace esto: tanto Google como Microsoft lo estaban usando incluso antes. Pero Apple lo popularizó al hablar de él en detalle en su discurso inaugural de la WWDC 2016.
Entonces, ¿cómo es esto diferente de otros datos anonimizados, preguntas? Bueno, los datos anónimos aún se pueden usar para deducir información personal si sabes lo suficiente sobre una persona.
Digamos que un pirata informático puede acceder a una base de datos anónima que revela la nómina de una empresa. Digamos que también saben que Employee X se está mudando a otra área. El hacker podría simplemente consultar la base de datos antes y después de que Employee X se mueva y deducir fácilmente sus ingresos.
Con el fin de proteger la información confidencial de Employee X, la Privacidad Diferencial altera los datos con "ruido" matemático y otras técnicas tales que si consulta la base de datos, solo recibirá una aproximación de cuánto( u otra persona) X de Empleadopagado.
Por lo tanto, su privacidad se conserva debido a la "diferencia" entre los datos suministrados y el ruido añadido, por lo que es tan vago que es prácticamente imposible saber si los datos que está viendo son realmente de un individuo en particular..
¿Cómo funciona la privacidad diferencial de Apple?
Privacy Diferencial es un concepto relativamente nuevo, pero la idea es que puede proporcionarle a una empresa una visión basada en los datos de sus usuarios, sin saber qué exactamente dice o de quién se origina.
Apple, por ejemplo, se basa en tres componentes para hacer su trabajo de privacidad diferencial en su dispositivo Mac o iOS: hash, submuestreo e inyección de ruido.
Hashing toma una cadena de texto y la convierte en un valor más corto con una longitud fija y las mezcla en cadenas irreversiblemente aleatorias de caracteres únicos o "hash".Esto oscurece sus datos por lo que el dispositivo no está almacenando ninguno de ellos en su forma original.
El submuestreo significa que, en lugar de recopilar cada palabra que escribe una persona, Apple solo usará una muestra más pequeña de ellas. Por ejemplo, supongamos que tienes una larga conversación de texto con un amigo que usa generosamente emoji. En lugar de recopilar toda la conversación, el submuestreo podría usar solo las partes que le interesan a Apple, como los emoji.
Finalmente, su dispositivo inyecta ruido y agrega datos aleatorios al conjunto de datos original para hacerlo más vago. Esto significa que Apple obtiene un resultado que ha sido enmascarado muy ligeramente y por lo tanto no es exactamente exacto.
Todo esto sucede en su dispositivo, por lo que ya se ha acortado, mezclado, muestreado y difuminado antes de que sea enviado a la nube para que Apple lo analice.
¿Dónde se usa la privacidad diferencial de Apple?
Hay una variedad de casos en los que Apple podría querer recopilar datos para mejorar sus aplicaciones y servicios. Sin embargo, en este momento, Apple solo está utilizando la privacidad diferencial en cuatro áreas específicas.
- Cuando suficientes personas reemplazan una palabra con un emoji particular, se convertirá en una sugerencia para todos.
- Cuando se agregan nuevas palabras a suficientes diccionarios locales para ser consideradas un lugar común, Apple lo agregará también al resto del diccionario.
- Puede utilizar un término de búsqueda en Spotlight, y luego proporcionará sugerencias de aplicaciones y abrirá ese enlace en dicha aplicación o le permitirá instalarlo desde App Store. Por ejemplo, supongamos que buscas "Star Trek", que sugiere la aplicación IMDB.Cuantas más personas abran o instalen la aplicación IMDB, más aparecerá en los resultados de búsqueda de todos.
- Proporcionará resultados más precisos para las sugerencias de búsqueda en Notes. Por ejemplo, supongamos que tiene una nota con la palabra "manzana" en ella. Hace una búsqueda y le da resultados no solo para la definición del diccionario, sino también para el sitio web de Apple, las ubicaciones de las tiendas Apple, etc. Presumiblemente, cuantas más personas toquen ciertos resultados, más altos y más a menudo aparecerán en la búsqueda para todos los demás.
Usemos emojis como ejemplo. En iOS 10, Apple presentó una nueva función de reemplazo de emoji en iMessage. Escriba la palabra "amor" y puede reemplazarla con un emoji de corazón.escriba la palabra "perro" y, lo adivinó, puede reemplazarlo con un emoji de perro.
De manera similar, es posible que tu iPhone prediga qué emoji deseas de modo que, si estás escribiendo un mensaje "Voy a pasear al perro", tu iPhone te sugiera amablemente el emoji para perros.
Por lo tanto, Apple toma todos esos pequeños datos de iMessage que recopila, los examina en su conjunto y puede deducir patrones de lo que las personas escriben y en qué contexto. Esto significa que su iPhone le puede dar mejores decisiones porque se beneficia de todas las conversaciones de texto que otros están creando y piensa, “este es probablemente el emoji que desea.”
Se necesita un pueblo( de Emoji)
La desventaja de privacidad diferencial es queno proporciona resultados precisos en muestras pequeñas. Su poder reside en hacer que los datos específicos sean imprecisos para que no puedan atribuirse a ningún usuario. Para que funcione y funcione bien, muchos usuarios deben participar.
Es como mirar una foto de mapa de bits muy cerca. No podrás ver lo que es si solo observas unos pocos bits, pero cuando das un paso atrás y observas todo, la imagen se vuelve más clara y definida, incluso si no es súper alta.resolución.
Por lo tanto, para mejorar la sustitución y predicción de emojis( entre otras cosas), Apple necesita recopilar datos de iPhone y Mac de todo el mundo para obtener una imagen cada vez más clara de lo que hace la gente y así mejorar sus aplicaciones y servicios. Resulta de todo esto aleatorios, ruidosos, datos crowdsourced, y las minas de TI para los patrones, tales como cuántos usuarios están utilizando el emoji melocotón en lugar de “a tope”.
Por lo tanto, el poder de privacidad diferencial se basa en la manzana que es capaz de examinargrandes cantidades de datos agregados, al tiempo que se asegura de que no es más sabio sobre quién les está enviando esa información.
Cómo excluirse de la privacidad diferencial en iOS y macOS
Si todavía no está convencido de que la privacidad diferencial es adecuada para usted, tiene suerte. Puede optar por salir directamente desde la configuración de su dispositivo.
En su dispositivo iOS, toque abrir "Configuración" y luego "Privacidad".
En la pantalla de privacidad, toque "Diagnósticos y amp;Uso".
Finalmente, en los Diagnósticos &Pantalla de uso, toque "No enviar".
En macOS, abra las Preferencias del sistema y haga clic en "Seguridad y amp;Intimidad".
en la seguridad &Preferencias de privacidad, haga clic en la pestaña "Privacidad" y luego asegúrese de que "Enviar diagnóstico y amp;datos de uso para Apple "no está marcada. Tenga en cuenta que deberá hacer clic en el ícono de candado en la esquina inferior izquierda e ingresar la contraseña de su sistema antes de poder hacer este cambio.
Obviamente, hay mucho más en la privacidad diferencial, tanto en la teoría como en la aplicación, que esta explicación simplificada. La carne y las patatas dependen en gran medida de algunas matemáticas serias y, como tal, pueden volverse bastante pesadas y complicadas.
Con suerte, sin embargo, esto le da una idea de cómo funciona y de que se siente más seguro de que las compañías recopilan cierta información sin temor a ser identificados.
