Diferansiyel gizliliğin AI/ML'deki hassas verileri nasıl koruduğunu, doğru analiz ve düzenlemelere uyum sağlarken gizliliği nasıl sağladığını öğrenin.
Farksal gizlilik, veri analizi ve makine öğrenimi (ML) alanında, özellikle hassas bilgilerle uğraşırken kritik bir kavramdır. Veri kümesindeki bireyler hakkında bilgi saklı tutulurken veri kümesindeki grupların örüntülerini tanımlayarak bir veri kümesi hakkındaki bilgileri kamuyla paylaşmaya yönelik bir sistemdir. Temel fikir, tek bir veri noktasının dahil edilmesinin veya hariç tutulmasının herhangi bir analizin sonucunu önemli ölçüde etkilememesini sağlamaktır. Bu, bir gözlemcinin analizde belirli bir bireye ait verilerin kullanılıp kullanılmadığı konusunda yüksek güvenle çıkarım yapamayacağı ve böylece bireysel gizliliğin korunacağı anlamına gelir.
Büyük veri ve yapay zeka (AI) çağında, gizliliği koruyan tekniklere duyulan ihtiyaç hiç bu kadar büyük olmamıştı. Kuruluşlar genellikle makine öğrenimi modellerini eğitmek, hizmetleri iyileştirmek ve içgörü kazanmak için büyük miktarda kişisel veri toplar ve analiz eder. Ancak bu uygulama önemli gizlilik endişelerine yol açmaktadır. Diferansiyel gizlilik, gizliliği ölçmek ve garanti altına almak için matematiksel olarak titiz bir çerçeve sağlayarak bu endişeleri giderir.
Kuruluşlar, diferansiyel gizliliği uygulayarak kullanıcı verilerini koruma konusundaki kararlılıklarını gösterebilir, GDPR gibi gizlilik düzenlemelerine uyabilir ve kullanıcılarında güven oluşturabilir. Ayrıca, bireysel gizlilikten ödün vermeden hassas verilerden öğrenebilen makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesine olanak tanıyarak sağlık, finans ve sosyal bilimler gibi alanlarda araştırma ve yenilik için yeni fırsatlar yaratır.
Diferansiyel gizlilik, verilere veya bir sorgunun sonuçlarına dikkatlice kalibre edilmiş gürültü ekleme kavramı etrafında döner. Bu gürültü, herhangi bir veri noktasının katkısını maskelemek için yeterlidir, ancak genel analizin doğru kalmasını sağlayacak kadar küçüktür. Eklenen gürültü miktarı, gizlilik bütçesi adı verilen ve genellikle epsilon (ε) olarak gösterilen bir parametre tarafından kontrol edilir. Daha küçük bir epsilon değeri daha güçlü bir gizlilik garantisine işaret eder ancak verilerin faydasını azaltabilir.
Bir diğer önemli kavram ise, tek bir bireyin verilerinin bir sorgunun çıktısını etkileyebileceği maksimum miktarı ölçen hassasiyettir. Bireysel katkıları maskelemek için daha az gürültü gerektiğinden, daha düşük hassasiyete sahip sorguların farklı şekilde gizli hale getirilmesi daha kolaydır.
Diferansiyel gizlilik güçlü bir araç olmakla birlikte, veri analizinde gizliliği korumaya yönelik tek yaklaşım değildir. Diğer teknikler arasında anonimleştirme, k-anonimlik ve birleştirilmiş öğrenme yer alır.
Anonimleştirme, kişisel olarak tanımlanabilir bilgilerin verilerden çıkarılmasını içerir. Ancak, anonimleştirilmiş verilerin kamuya açık diğer bilgilerle ilişkilendirilerek genellikle yeniden tanımlanabildiği gösterilmiştir. K-anonimlik, bir veri kümesindeki her bir bireyin en az k-1 diğer bireyden ayırt edilememesini sağlayarak bu sorunu çözmeyi amaçlamaktadır. Bununla birlikte, özellikle yüksek boyutlu verilerle uğraşırken belirli saldırı türlerine karşı savunmasız olabilir.
Diferansiyel gizlilik, saldırganın arka plan bilgisi veya hesaplama gücü hakkındaki varsayımlara dayanmadığı için bu yöntemlere kıyasla daha güçlü bir gizlilik garantisi sunar. Saldırganın yardımcı bilgilere erişimi olsa veya veri kümesi üzerinde birden fazla sorgu gerçekleştirse bile geçerli olan resmi, matematiksel bir gizlilik garantisi sağlar.
Öte yandan, birleştirilmiş öğrenme, birden fazla tarafın ham verilerini paylaşmadan bir makine öğrenimi modelini işbirliği içinde eğittiği bir tekniktir. Her bir taraf modeli kendi yerel verileri üzerinde eğitir ve yalnızca model güncellemeleri paylaşılır ve toplanır. Federe öğrenme, verilerin merkezi olmayan bir yapıda tutulmasına yardımcı olsa da diferansiyel gizlilikle aynı düzeyde resmi gizlilik garantileri sağlamaz. Ancak bu iki teknik birleştirilerek hem ademi merkeziyetçilik hem de güçlü gizlilik koruması elde edilebilir. Sözlük sayfalarımızda veri gizliliği ve veri güvenliği hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.
Diferansiyel gizlilik, yapay zeka ve makine öğreniminde, özellikle de hassas veriler içeren senaryolarda geniş bir uygulama alanına sahiptir. İşte iki somut örnek:
Bunlar, diferansiyel gizliliğin gizliliği koruyan AI/ML uygulamalarını nasıl mümkün kılabileceğine dair sadece iki örnektir. Diğer kullanım alanları arasında duygu analizi, doğal dil işleme ve hassas metin verileri üzerinde üretici yapay zeka modellerinin eğitimi yer almaktadır. Duygu analizi hakkında daha fazla bilgi edinin.
Diferansiyel gizliliği pratikte uygulamak için çeşitli araçlar ve kütüphaneler mevcuttur. Popüler seçeneklerden biri, diferansiyel olarak özel veri analizi için bir dizi algoritma sağlayan Google Diferansiyel Gizlilik kütüphanesidir. Diğer bir seçenek ise güvenilir ve açık kaynaklı bir diferansiyel gizlilik platformu oluşturmaya yönelik bir topluluk çabası olan OpenDP'dir.
Diferansiyel gizliliği uygularken, istenen gizlilik seviyesine ve analizin fayda gereksinimlerine dayalı olarak gizlilik bütçesini (epsilon) dikkatlice seçmek çok önemlidir. Aynı veriler üzerinde birden fazla analiz yapıldığında gizlilik garantileri azalabileceğinden, birden fazla farklı gizlilik mekanizmasının bileşimini dikkate almak da önemlidir.
Diferansiyel gizlilik, değerli veri analizi ve makine öğrenimi sağlarken bireysel gizliliği korumak için güçlü bir tekniktir. Güçlü düşmanların varlığında bile geçerli olan güçlü, matematiksel bir gizlilik garantisi sağlar. Yapay zeka ve makine öğrenimi kullanımı artmaya devam ettikçe, diferansiyel gizlilik, temel gizlilik haklarından ödün vermeden bu teknolojilerin faydalarından yararlanabilmemizi sağlamada giderek daha önemli bir rol oynayacaktır. Kuruluşlar, diferansiyel gizliliği anlayarak ve uygulayarak, kullanıcı gizliliğine saygı duyan ve toplumsal faydayı teşvik eden daha güvenilir ve sorumlu YZ sistemleri oluşturabilirler.
