Differential Privacy (Privacidad Diferencial) es una técnica avanzada que permite analizar y compartir información estadística de datos sin revelar información personal sensible.
La Privacidad Diferencial ofrece una garantía matemática de protección. Permite que se obtengan conclusiones útiles sobre un grupo pero, al mismo tiempo, se garantiza que los datos personales de cada individuo permanezcan protegidos y no puedan ser identificados.
Ventajas de la Privacidad Diferencial
Differential Privacy asegura que los resultados de una consulta sobre una base de datos no cambien significativamente si se agrega o elimina un solo individuo del conjunto de datos, así que resulta prácticamente imposible determinar si los datos de una persona específica están incluidos en un conjunto de datos o han influido en el resultado final.
Otras ventajas de la Privacidad Diferencial son:
- Garantía matemática de privacidad: protección cuantificable y comprobable mediante un marco matemático.
- Resistencia a la reidentificación: el “ruido” añadido impide extraer información personal sobre individuos concretos, así que resulta más segura que otras técnicas de anonimización.
- Mantenimiento de la utilidad de los datos: los resultados agregados sigan siendo útiles y precisos para el análisis estadístico.
- Protección en caso de filtraciones: incluso ante una brecha de seguridad, no se podrá deducir información precisa sobre ningún individuo.
- Independencia de la naturaleza de los datos originales: la Privacidad Diferencial actúa sobre el proceso de análisis y publicación, no sobre los datos en sí mismos.
¿Cómo funciona Differential Privacy?
La Privacidad Diferencial se basa en modificar ligeramente los datos originales mediante la introducción de "ruido" calibrado o datos aleatorios en los resultados de las consultas o en los propios datos antes de analizarlos.
Para ello se pueden emplear técnicas simples, como respuestas aleatorizadas, o sofisticados algoritmos (Mecanismo de Laplace, Mecanismo Gaussiano) que utilizan distribuciones matemáticas para extender el ruido de manera óptima.
Aplicaciones de la Differential Privacy
La Differential Privacy resulta especialmente útil en relación con tecnologías como la Inteligencia Artificial, Machine Learning o Big Data, que manejan grandes cantidades de datos.
Las plataformas digitales, por ejemplo, implementan la privacidad diferencial para proteger la información personal de los usuarios mientras permiten el análisis y uso de grandes volúmenes de datos.
Lo habitual es establecer los llamados "presupuestos de privacidad", que controlan cuánto ruido se añade y, por tanto, el equilibrio entre privacidad y precisión.
Grandes empresas tecnológicas como Google o Apple aplican Privacidad Diferencial en la recopilación de datos de uso de sus sistemas operativos y servicios, de tal manera que obtienen estadísticas útiles sin exponer información individual.
También se utiliza la Differential Privacy para entrenar modelos de Inteligencia Artificial sobre datos sensibles.
