Cómo la privacidad diferencial complementa a la anonimización para garantizar la seguridad de los datos

Sin duda, el uso inteligente de los datos resulta una acción vital y estratégica de toda empresa u organismo de investigación. Sin embargo, esta explotación legítima de datos se ve limitada por la necesidad de preservar el derecho a la privacidad de sus titulares.

Así surgen las herramientas y técnicas de anonimización de los datos sensibles. No obstante, son técnicas que, por sí solas, pueden conllevar a la pérdida del valor de la información o que presentan ciertos riesgos de ser revertidas.

Por este motivo es necesario que la anonimización incluya métodos estadísticos y emplee algoritmos de aprendizaje automático que le permitan alcanzar la privacidad diferencial en sus datos. En este artículo vamos a profundizar en la definición de la privacidad diferencial, su funcionamiento y aplicaciones.

 

 

¿Qué es la privacidad diferencial y cómo funciona?

 

La privacidad diferencial (PD) conforma una serie de métodos y técnicas que facilitan la captación y el análisis de datos sin comprometer el derecho a la privacidad de las personas titulares, eliminando la posibilidad de conocer si los datos de un individuo en particular se encuentran incluidos o no en dicho análisis.

Bajo un análisis matemático, la definición de la PD abarca diversas herramientas estadísticas, permitiendo introducir, controladamente, datos aleatorios (ruido) al conjunto estudiado.

De esta forma, se oculta la conexión directa o indirecta que pudiera existir entre la información y el individuo que la proporcionó, pero se mantiene la precisión adecuada para que los datos sigan siendo útiles.

Por supuesto, mientras mayor ruido se agrega, menor será la utilidad de los datos, aunque se obtiene mayor privacidad. Pero, como se indicó, el ruido que se agrega es controlado, por lo que se emplea el parámetro de pérdida de privacidad ε que indicará cuánto ruido se puede introducir para obtener datos precisos.

¿Cuál es el valor de ε? Para conocerlo es necesario encontrar la relación de privacidad/precisión óptima y determinar ε a partir de la distribución de Laplace (probabilidad estadística).

Mientras el valor de ε tienda a ser más pequeño, los resultados de los análisis de datos serán menos precisos, pero más protegidos. Por otro lado, mientras el valor de ε sea mayor, la precisión de los resultados aumentará, pero la privacidad de los datos resultará muy comprometida.

¿Cómo conseguir una buena relación entre precisión y privacidad de datos? Aquí entra el uso de los algoritmos de aprendizaje automático que, mediante mejoras continuas, arrojan los resultados más precisos. Se pueden emplear dos modelos: los modelos algorítmicos que garantizan la privacidad diferencial local y los que permiten la privacidad diferencial global.

 

La necesidad de la privacidad diferencial

 

La privacidad diferencial es necesaria para permitir la publicación de datos en el día a día de la gestión de las empresas o de los institutos de investigación.

Existen otras herramientas muy empleadas en la protección de datos, como aquellas con la que se eliminan los valores identificadores (nombres, dirección IP, etc.). Estos mecanismos tienen, sin embargo, ciertas limitaciones. Existen incluso pruebas suficientes de que, al someter los datos tratados, pueden vincularse con el uso de otras bases de datos y perder la privacidad.

En consecuencia, se hace necesario lograr la privacidad diferencial a través de la inclusión de una aleatoriedad controlada dentro del algoritmo de aprendizaje automático, permitiendo el entrenamiento continuo del sistema y dificultando detectar la conducta del modelo de análisis.

Esta es una de las claves de éxito de los sistemas de anonimización de datos que emplean la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Gracias al uso de algoritmos avanzados, la anonimización puede proporcionar datos precisos e imposibilitar el uso de la ingeniería inversa.

 

 

 

 

Características y beneficios de la privacidad diferencial

 

Partiendo de la misma definición de la privacidad diferencial, se extraen 3 características claves de esta idea matemática:

  • Medición de la pérdida de privacidad de los datos. Facilita, por lo tanto, el control y balance de la privacidad y la precisión de los datos.
  • Composición. La PD se caracteriza por la composición diferencial y la paralela. La primera ayuda a la ejecución de múltiples análisis, de forma separada, dentro de un solo grupo de datos. La segunda, a su vez, permite dividir un grupo de datos en diversos fragmentos sin conexión para ejecutar, en cada fragmento, las técnicas que engloba la PD.
  • Posprocesamiento. Es completamente seguro realizar cualquier cálculo o procesamiento posterior con los datos diferencialmente privados. Esto se debe a que no existe ninguna probabilidad de revertir el proceso.

Entre los principales beneficios de la privacidad diferencial se encuentran los siguientes:

  • Ofrece garantía, bajo comprobación matemática, de resistir diversos tipos de ataques a la privacidad de los datos, como los ataques de vinculación, los de diferenciación y los de reconstrucción. De este modo, la privacidad diferencial y la RGPD son compatibles.
  • Cuenta con una estructura de análisis composicional, por lo que facilita la estimación de la pérdida de privacidad total al ejecutar dos análisis en el mismo conjunto de datos; solo es preciso sumar las pérdidas individuales de privacidad de cada análisis.

 

 

 

 

Aplicaciones de la privacidad diferencial en empresas

 

Como se sabe, la base y éxito de la mayoría de los negocios es el uso inteligente de datos. Este uso implica la captación, el análisis y la detección de tendencias, patrones y conexiones entre datos, siempre para extraerles el máximo valor y provecho en la solución de problemas dentro de la empresa.

Por esto, las aplicaciones de la privacidad diferencial en las empresas son diversas, porque les ayuda a explotar libremente los datos y a ejecutar operaciones claves dentro de la gestión de negocios, como la recopilación del comportamiento del usuario o la publicación y la acción de compartir datos con otras organizaciones.

Gracias a las diversas aplicaciones de la privacidad diferencial, las empresas pueden acceder a un gran volumen de datos sensibles y confidenciales con fines de negocios e investigación y sin ningún riesgo de violar el derecho a la privacidad de datos de los clientes, cumpliendo en todo momento con el RGPD.

En Pangeanic podemos ayudarle a resguardar la privacidad de los datos mientras trabaja con información precisa y útil para la toma de decisiones asertivas. Somos líderes en el desarrollo de tecnología PLN y en el uso de la IA, por lo que ponemos a su disposición nuestro software de anonimización: Masker.

 

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