تعرّف على كيفية حماية الخصوصية التفاضلية للبيانات الحساسة في الذكاء الاصطناعي/التشغيل الآلي، مما يضمن الخصوصية مع تمكين التحليل الدقيق والامتثال للوائح التنظيمية.
تُعد الخصوصية التفاضلية مفهومًا بالغ الأهمية في مجال تحليل البيانات والتعلم الآلي (ML)، لا سيما عند التعامل مع المعلومات الحساسة. وهو نظام لمشاركة المعلومات حول مجموعة بيانات بشكل علني من خلال وصف أنماط المجموعات داخل مجموعة البيانات مع حجب المعلومات حول الأفراد في مجموعة البيانات. تكمن الفكرة الأساسية في ضمان عدم تأثير إدراج أو استبعاد نقطة بيانات واحدة بشكل كبير على نتيجة أي تحليل. وهذا يعني أنه لا يمكن للمراقب أن يستنتج بثقة عالية ما إذا كانت بيانات فرد معين قد استخدمت في التحليل، وبالتالي حماية الخصوصية الفردية.
في عصر البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي (AI)، لم تكن الحاجة إلى تقنيات الحفاظ على الخصوصية أكبر من أي وقت مضى. فغالباً ما تقوم المؤسسات بجمع وتحليل كميات هائلة من البيانات الشخصية لتدريب نماذج التعلم الآلي وتحسين الخدمات واكتساب الرؤى. ومع ذلك، تثير هذه الممارسة مخاوف كبيرة بشأن الخصوصية. تعالج الخصوصية التفاضلية هذه المخاوف من خلال توفير إطار عمل صارم رياضيًا لقياس الخصوصية وضمانها.
من خلال تطبيق الخصوصية التفاضلية، يمكن للمؤسسات من خلال تطبيق الخصوصية التفاضلية إظهار التزامها بحماية بيانات المستخدمين، والامتثال للوائح الخصوصية مثل اللائحة العامة لحماية البيانات، وبناء الثقة مع مستخدميها. علاوة على ذلك، يسمح بتطوير نماذج تعلّم الآلة التي يمكنها التعلم من البيانات الحساسة دون المساس بالخصوصية الفردية، مما يتيح فرصاً جديدة للبحث والابتكار في مجالات مثل الرعاية الصحية والتمويل والعلوم الاجتماعية.
تتمحور الخصوصية التفاضلية حول مفهوم إضافة ضوضاء تمت معايرتها بعناية إلى البيانات أو نتائج الاستعلام. هذه الضوضاء كافية لإخفاء مساهمة أي نقطة بيانات فردية ولكنها صغيرة بما يكفي لضمان بقاء التحليل الكلي دقيقًا. يتم التحكم في مقدار الضوضاء المضافة بواسطة معلمة تسمى ميزانية الخصوصية، وغالبًا ما يُشار إليها باسم إبسيلون (ε). تشير قيمة إبسيلون الأصغر إلى ضمان خصوصية أقوى ولكنها قد تقلل من فائدة البيانات.
هناك مفهوم مهم آخر هو الحساسية، والتي تقيس الحد الأقصى للمقدار الذي يمكن أن تؤثر به بيانات فرد واحد على مخرجات الاستعلام. تكون الاستعلامات ذات الحساسية المنخفضة أسهل في جعل الاستعلامات ذات الحساسية المنخفضة خاصة بشكل تفاضلي لأن هناك حاجة إلى ضوضاء أقل لإخفاء المساهمات الفردية.
في حين أن الخصوصية التفاضلية أداة قوية، إلا أنها ليست النهج الوحيد لحماية الخصوصية في تحليل البيانات. تشمل التقنيات الأخرى إخفاء الهوية، وإخفاء الهوية ك، والتعلم الموحد.
يتضمن إخفاء الهوية إزالة معلومات التعريف الشخصية من البيانات. ومع ذلك، فقد ثبت أن البيانات المجهولة الهوية يمكن في كثير من الأحيان إعادة تحديد هويتها من خلال ربطها بمعلومات أخرى متاحة للجمهور. يهدف إخفاء الهوية K إلى معالجة هذا الأمر من خلال ضمان عدم إمكانية تمييز كل فرد في مجموعة البيانات عن k-1 على الأقل من الأفراد الآخرين. ومع ذلك، يمكن أن تظل عرضة لأنواع معينة من الهجمات، لا سيما عند التعامل مع البيانات عالية الأبعاد.
توفر الخصوصية التفاضلية ضمان خصوصية أقوى مقارنةً بهذه الأساليب لأنها لا تعتمد على افتراضات حول معرفة المهاجم بالخلفية أو القدرة الحسابية. فهي توفر ضمانًا رياضيًا رسميًا للخصوصية التي تنطبق حتى لو كان لدى المهاجم إمكانية الوصول إلى معلومات إضافية أو إجراء استعلامات متعددة على مجموعة البيانات.
أما التعلم الموحد، من ناحية أخرى، فهو تقنية تقوم فيها أطراف متعددة بتدريب نموذج تعلم آلي بشكل تعاوني دون مشاركة بياناتها الأولية. يقوم كل طرف بتدريب النموذج على بياناته المحلية، ويتم فقط مشاركة تحديثات النموذج وتجميعها. بينما يساعد التعلم الموحد في الحفاظ على لامركزية البيانات، إلا أنه لا يوفر نفس المستوى من ضمانات الخصوصية الرسمية التي توفرها الخصوصية التفاضلية. ومع ذلك، يمكن الجمع بين التقنيتين لتحقيق كل من اللامركزية وحماية الخصوصية القوية. يمكنك معرفة المزيد عن خصوصية البيانات وأمان البيانات على صفحات مسرد المصطلحات لدينا.
تتمتع الخصوصية التفاضلية بمجموعة واسعة من التطبيقات في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، لا سيما في السيناريوهات التي تتضمن بيانات حساسة. فيما يلي مثالان ملموسان:
هذان مجرد مثالين فقط على كيفية تمكين الخصوصية التفاضلية من تمكين تطبيقات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي التي تحافظ على الخصوصية. تشمل حالات الاستخدام الأخرى تحليل المشاعر، ومعالجة اللغة الطبيعية، وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي على البيانات النصية الحساسة. تعرف على المزيد حول تحليل المشاعر.
تتوفر العديد من الأدوات والمكتبات لتنفيذ الخصوصية التفاضلية عملياً. أحد الخيارات الشائعة هو مكتبة الخصوصية التفاضليةGoogle ، والتي توفر مجموعة من الخوارزميات لتحليل البيانات الخاصة التفاضلية. خيار آخر هو OpenDP، وهو عبارة عن جهد مجتمعي لبناء منصة خصوصية تفاضلية جديرة بالثقة ومفتوحة المصدر.
عند تطبيق الخصوصية التفاضلية، من المهم اختيار ميزانية الخصوصية (إبسيلون) بعناية بناءً على مستوى الخصوصية المطلوب ومتطلبات المنفعة للتحليل. من المهم أيضًا النظر في تكوين آليات متعددة للخصوصية التفاضلية، حيث يمكن أن تتدهور ضمانات الخصوصية عند إجراء تحليلات متعددة على نفس البيانات.
تُعد الخصوصية التفاضلية تقنية قوية لحماية الخصوصية الفردية مع تمكين تحليل البيانات القيّمة والتعلّم الآلي. وهي توفر ضماناً رياضياً قوياً للخصوصية يصمد حتى في وجود خصوم أقوياء. مع استمرار نمو استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، ستلعب الخصوصية التفاضلية دوراً متزايد الأهمية في ضمان قدرتنا على الاستفادة من مزايا هذه التقنيات دون المساس بحقوق الخصوصية الأساسية. من خلال فهم الخصوصية التفاضلية وتطبيقها، يمكن للمؤسسات بناء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر جدارة بالثقة ومسؤولية تحترم خصوصية المستخدم وتعزز الصالح المجتمعي.
