Apple は、最近公開された macOS Sierra および iOS 10 以降の
差分プライバシー技術の概要
でこのグラフを共有しました。これにより、同社は個々のユーザーのプライバシーを保護しながら、多数のユーザーから匿名化されたデータを収集および集約することができます。
Apple が使用する差分プライバシー技術は、わずかに偏った統計ノイズによって、ユーザーの個人データが Apple と共有される前に隠蔽される可能性があるという考えに基づいています。多くの人が同じデータを送信すると、追加されたノイズが多数のデータ ポイントで平均化され、Apple は意味のある情報が出現するのを確認できます。
Apple は、ローカル差分プライバシーを使用して、一定期間のユーザー アクティビティのプライバシーを保護しながら、次のような iOS および macOS 機能のインテリジェンスと使いやすさを向上させる洞察を得ることができると述べています。
ローカル差分プライバシーは、Apple と共有されるデータにわずかに偏ったノイズを追加することで、特定のユーザーが集計の計算に貢献したかどうかを判断することが困難であることを保証します。ただし、このノイズを追加する前に、少数のビットでユーザー入力のスケッチをキャプチャするデータ構造を定義する必要があります。 Apple は現在、2 つの特定のテクニックを利用しています。