Differential privacy là gì?

Differential privacy (DP) là một khung toán học dùng để phân tích dữ liệu đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của cá nhân trong bộ dữ liệu. Nó được sử dụng trong quảng cáo di động để bảo vệ quyền riêng tư của cá nhân trong khi vẫn cho phép thu thập thông tin giá trị từ dữ liệu của họ. DP có vai trò quan trọng khi làm việc với lượng lớn dữ liệu cá nhân thu thập từ thiết bị di động, chẳng hạn như dữ liệu vị trí, lịch sử duyệt web và sử dụng ứng dụng. Bằng cách áp dụng DP cho những dữ liệu này, marketer có thể thu thập được thông tin hữu ích về hành vi và sở thích của người tiêu dùng mà vẫn đảm bảo tuân thủ chính sách về quyền riêng tư. Ví dụ, kỹ thuật này có thể làm mờ thông tin nhạy cảm như vị trí cụ thể, hay tổng hợp dữ liệu theo cách đảm bảo tính ẩn danh của cá nhân.

Tại sao differential privacy lại có vai trò quan trọng?

Differential privacy ngày càng trở nên quan trọng đối với các nhà quảng cáo di động khi lượng dữ liệu cá nhân thu thập từ thiết bị di động tiếp tục tăng lên đáng kể. Với sự bùng nổ của ứng dụng di động và marketing, các nhà quảng cáo có cơ hội tiếp cận đến một lượng lớn dữ liệu về hành vi và sở thích của người tiêu dùng. Tuy nhiên, dữ liệu này thường chứa các thông tin nhạy cảm như vị trí, lịch sử duyệt web và sử dụng ứng dụng mà có thể dùng để xác định người dùng cụ thể.

Nếu không có biện pháp bảo vệ quyền riêng tư đúng đắn, doanh nghiệp có rủi ro vi phạm quyền riêng tư của người dùng và bị thiệt hại về uy tín thương hiệu. Differential privacy là một kỹ thuật có thể bảo vệ quyền riêng tư cá nhân trong khi vẫn cho phép thu thập thông tin giá trị từ dữ liệu của họ.

Ngoài việc bảo vệ quyền riêng tư của người dùng, differential privacy còn cung cấp cho nhà quảng cáo những thông tin giá trị có thể được sử dụng để cải thiện chiến lược marketing của họ. Ví dụ, bằng cách sử dụng DP để tổng hợp dữ liệu vị trí, marketer sẽ có cái nhìn sâu sắc hơn về hành vi và sở thích của người dùng trong các khu vực địa lý cụ thể.

Cơ chế hoạt động của differential privacy

Cơ chế đằng sau differential privacy dựa trên khái niệm thêm độ "nhiễu" (“noise”) vào bộ dữ liệu để che giấu thông tin nhạy cảm và bảo vệ quyền riêng tư của từng người dùng. Bằng cách thêm nhiễu vào dữ liệu, như giá trị ngẫu nhiên hoặc biến động nhỏ, DP làm cho việc xác định một cá nhân cụ thể trở nên khó khăn đối với tin tặc. Độ nhiễu này được điều chỉnh cẩn thận để bảo tồn tính hữu ích của bộ dữ liệu trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư cá nhân. Có nhiều cách khác nhau để thêm nhiễu vào bộ dữ liệu, nhưng các phương pháp phổ biến nhất bao gồm:

1. Lapcian noise: Phương pháp này thêm một giá trị ngẫu nhiên được rút từ phân phối Laplacian vào mỗi giá trị trong bộ dữ liệu. Độ nhiễu thêm vào được xác định bởi một tham số quyền riêng tư gọi là epsilon (ε). Giá trị epsilon càng nhỏ thì độ nhiễu càng nhiều và khả năng bảo vệ quyền riêng tư càng cao.
2. Gaussian noise: Tương tự như Laplacian noise, phương pháp này thêm một giá trị ngẫu nhiên từ phân phối Gaussian vào mỗi giá trị trong bộ dữ liệu. Độ nhiễu thêm vào được xác định bởi một tham số quyền riêng tư gọi là sigma (σ).
3. Perturbation (Biến động): Phương pháp Perturbation thay đổi nhẹ các giá trị trong bộ dữ liệu, chẳng hạn như làm tròn hoặc gom nhóm các giá trị lại với nhau. Độ biến động cũng được xác định bởi một tham số quyền riêng tư epsilon (ε).
4. Câu trả lời ngẫu nhiên: Phương pháp này là một kỹ thuật khảo sát có thể bảo vệ quyền riêng tư của những người tham gia. Kỹ thuật này lựa chọn ngẫu nhiên giữa việc cung cấp câu trả lời đúng hoặc một câu trả lời ngẫu nhiên, và bằng cách làm như vậy, người làm khảo sát khó có thể biết liệu câu trả lời được cung cấp có đúng hay không.

‍