Apple、iOS 10の「差分プライバシー」データ収集技術を宣伝

月曜日のWWDCでのiOS 10の発表で、Appleは「ディファレンシャル・プライバシー」の採用について言及した。これは、企業が個々のユーザーのデータをプライベートに保ちながらアプリやサービスの強化に役立つユーザー情報を収集できるようにする数学的手法である。

同社の基調講演の中で、個人プライバシーの 声高な擁護者 であるソフトウェア エンジニアリング担当上級副社長のクレイグ フェデリギ氏は、そのコンセプトを次のように要約しました。

私たちは、優れた機能と優れたプライバシーが必要であると信じています。差分プライバシーは、ハッシュ、サブサンプリング、ノイズ注入を使用して、個々のユーザーのデータを完全にプライベートに保ちながらクラウドソーシング学習を可能にする、統計とデータ分析の分野の研究トピックです。 Apple は、差分プライバシーを大規模に導入できるようにするために、この分野で非常に重要な取り組みを行っています。

Wired は この件に関する記事を公開し、Apple の最新の統計データ収集技術の実際的な意味と潜在的な落とし穴の一部をより詳細に説明しています。

差分プライバシーとは、Apple の言葉を翻訳したもので、グループについてはできる限り多くのことを学ぼうとする一方、グループ内の個人についてはできる限り学ばないようにする統計科学です。 Apple は差分プライバシーを利用して、ユーザーのデータを収集し、人々が何をするか、何を言うか、何を好むか、何を望んでいるのかについて有用な概念を収集できる形式で保存できます。しかし、プライバシー侵害を示す可能性のある人物のうちの 1 人の特定の人物については何も抽出できません。そして理論上、ハッカーや諜報機関も不可能だ。

Wired は、この技術は、生成されたデータセットが情報の匿名化を解除する外部の試みの影響を受けないという数学的に「証明可能な保証」があると主張していると指摘しています。ただし、このような複雑な技術は、送信中のプライバシーの保証を維持するためにその実装の厳密さに依存していることを警告しています。

差分プライバシーに関する記事全文は 、ここで 読むことができます。

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