Jak wynika z oficjalnych deklaracji, każdy zbiór danych telemetrycznych w Google'u jest anonimizowany. Mówiąc wprost, przetwarzany w sposób taki, aby uniemożliwić powiązanie danych z konkretnymi osobami. Spółka stosuje w tym celu technikę zwaną prywatnością różnicową.
Czym jest prywatność różnicowa? Chodzi o dodanie do zbioru danych szumu generowanego matematycznie. Taki szum oddaje wzorce, ale jest niemożliwy do bezpośredniego odczytu. Algorytm bezproblemowo zliczy odsetek określonych przypadków, ale już nie powiąże ich z nazwiskami czy danymi teleadresowymi. Google wyjaśnia na przykładzie:
Anonimizacja a uogólnienie
Oczywiście prywatność różnicowa to tylko jedna z technik, które powszechnie stosuje się do anonimizacji danych. Samo Google, poza ścisłą kontrolą pracowników i obowiązujących wewnątrz firmy zasad, chwali się uogólnianiem danych przez tzw. k-anonimizację. Technika ta polega na budowaniu podzbiorów z rekordów o cechach wspólnych.
Załóżmy, że w jakiejś bazie danych znajduje się 100 warszawiaków. Wtedy na każdego mieszkańca stolicy przypada 99 innych osób o wspólnym wykładniku. Algorytm tym samym nie jest w stanie ustalić tożsamości konkretnej osoby bazując wyłącznie na informacji o miejscu zamieszkania.
WIDEO
TensorFlow Privacy
Otwarcie kodu algorytmu prywatności różnicowej dla administratorów baz danych nie jest pierwszą zagrywką tego typu ze strony Google'a. W marcu firma z Mountain View podzieliła się kodem biblioteki TensorFlow Privacy, implementującej anonimizację w procesie nauczania modeli sztucznej inteligencji tak, aby te również nie mogły ustalać tożsamości danych osób w próbce.
– Ten rodzaj analizy można wdrożyć na wiele różnych sposobów i do wielu różnych celów – pisze Miguel Guevara, menedżer produktu Google w departamencie prywatności i ochrony danych, na blogu. – Na przykład, jeśli jesteś lekarzem, możesz porównać średni czas pozostawania pacjentów w różnych szpitalach w celu ustalenia, czy istnieją różnice w opiece. Prywatność różnicowa jest wysoce analitycznym środkiem zapewniającym, że przypadki użycia takie jak ten są rozpatrywane w sposób chroniący prywatność – tłumaczy Guevara.
Apple też się tym chwaliło
Ciekawostką jest, że wykorzystaniem prywatności różnicowej swego czasu intensywnie chwaliło się Apple. Miało to miejsce w okolicach premiery iOS 10. Producent iPhone'ów, jak wówczas głosił, wykorzystał właśnie tę technikę w celu anonimizacji danych telemetrycznych pobieranych ze swych smartfonów i tabletów. Oszczędził jednak detali.
Tymczasem kod algorytmu należącego do Google'a można znaleźć na GitHubie.