Apple setzt seinen Ruf darauf, sicherzustellen, dass die von Ihnen erfassten Daten privat bleiben. Wie? Mit etwas namens "Differential Privacy".

Was ist differenzielle Privatsphäre?

Apple erklärt es so:

Apple nutzt differenzielle Datenschutz-Technologie, um die Nutzungsmuster einer großen Anzahl von Benutzern zu entdecken, ohne den einzelnen zu kompromittieren Privatsphäre. Um die Identität einer Person zu verschleiern, fügt Differential Privacy einem kleinen Muster des Nutzungsmusters der Person mathematisches Rauschen hinzu. Wenn mehr Menschen das gleiche Muster teilen, entstehen allgemeine Muster, die die Benutzererfahrung beeinflussen und verbessern können.

Die Philosophie von Differential Privacy ist folgende: Jeder Benutzer, dessen Gerät, ob iPhone, iPad oder Mac, fügt eine Berechnung zu einem größeren Pool von Aggregatdaten hinzu (ein großes Bild, das aus variierenden kleineren Bildern gebildet wird), sollte nicht als Quelle enthüllt werden, geschweige denn, welche Daten sie beigesteuert haben.

Apple ist nicht die einzige Firma, die dies tut Sowohl Google als auch Microsoft benutzten es sogar früher. Aber Apple popularisierte es, indem er auf seiner WWDC-Keynote 2016 ausführlich darüber sprach.

Wie unterscheidet sich das von anderen anonymisierten Daten, fragen Sie? Nun, anonymisierte Daten können immer noch verwendet werden, um persönliche Informationen abzuleiten, wenn Sie genug über eine Person wissen.

Nehmen wir an, ein Hacker kann auf eine anonymisierte Datenbank zugreifen, die die Gehaltsabrechnung eines Unternehmens anzeigt. Sagen wir, sie wissen auch, dass Mitarbeiter X in einen anderen Bereich umzieht. Der Hacker könnte dann einfach die Datenbank abfragen, bevor und nachdem Employee X sich bewegt und sein Einkommen einfach ableitet.

Um die sensiblen Informationen von Employee X zu schützen, ändert Differential Privacy die Daten mit mathematischem "Rauschen" und anderen Techniken, so dass Sie abfragen In der Datenbank erhalten Sie nur eine -Approximation , die angibt, wie viel (oder jemand anderes) Mitarbeiter X bezahlt hat.

Daher bleibt seine Privatsphäre aufgrund des "Unterschieds" zwischen den gelieferten Daten und dem Rauschen erhalten Hinzu kommt, dass es dann vage genug ist, dass es praktisch unmöglich ist zu wissen, ob die Daten, die Sie betrachten, tatsächlich die einer bestimmten Person sind.

Wie funktioniert die differenzielle Privatsphäre von Apple?

Differential Privacy ist relativ neu Konzept, aber die Idee ist, dass es einem Unternehmen basierend auf den Daten seiner Benutzer einen scharfen Einblick geben kann, ohne zu wissen, was genau sagt oder von wem es stammt.

Apple beispielsweise vertraut darauf drei Komponenten, um Dif ferenzieller Datenschutz auf Ihrem Mac oder iOS-Gerät: Hashing, Subsampling und Noise Injection.

Hashing nimmt eine Textzeile und wandelt sie in einen kürzeren Wert mit einer festen Länge um und mischt diese Schlüssel in irreversibel zufällige Zeichenketten mit eindeutigen Zeichen oder "Hash". Dadurch werden Ihre Daten verdeckt, so dass das Gerät sie nicht in ihrer ursprünglichen Form speichert.

Subsampling bedeutet, dass Apple nicht jedes Wort einer Person eingibt, sondern nur eine kleinere Auswahl. Angenommen, Sie haben eine lange Textkonversation mit einem Freund, der großzügig Emoji verwendet. Statt die gesamte Konversation zu sammeln, verwendet das Subsampling stattdessen möglicherweise nur die Teile, an denen Apple interessiert ist, wie das Emoji.

Schließlich injiziert Ihr Gerät Rauschen und fügt zufällige Daten in das ursprüngliche Dataset ein, um es vage zu machen. Dies bedeutet, dass Apple ein leicht maskiertes Ergebnis erhält und daher nicht genau ist.

All dies passiert auf Ihrem Gerät, also wurde es bereits gekürzt, gemischt, gesampelt und verwischt, bevor es gerade ist Für die Analyse durch Apple zur Cloud gesendet.

Wo wird die differenzielle Privatsphäre von Apple verwendet?

Es gibt eine Vielzahl von Fällen, in denen Apple möglicherweise Daten sammeln möchte, um seine Apps und Dienste zu verbessern. Im Moment verwendet Apple differenzielle Privatsphäre nur in vier spezifischen Bereichen. Wenn genug Leute ein Wort durch ein bestimmtes Emoji ersetzen, wird es ein Vorschlag für alle.

• Wenn neue Wörter zu genügend lokalen Wörterbüchern hinzugefügt werden, um sie als alltäglich zu betrachten, fügt Apple sie auch jedem anderen Wörterbuch hinzu.
• Sie können einen Suchbegriff in Spotlight verwenden und dann App-Vorschläge bereitstellen und diesen Link in der App öffnen oder erlauben Sie es, es aus dem App Store zu installieren. Angenommen, Sie suchen nach "Star Trek", das die IMDB-App vorschlägt. Je mehr Leute die IMDB-App öffnen oder installieren, desto mehr wird sie in allen Suchergebnissen angezeigt.
• Sie wird genauere Ergebnisse für Nachschlagethinweise in Notizen liefern. Angenommen, Sie haben eine Notiz mit dem Wort "Apfel" darin. Sie führen eine Nachschlagesuche durch und erhalten Ergebnisse nicht nur für die Wörterbuchdefinition, sondern auch für die Apple-Website, Standorte von Apple-Stores und so weiter. Je mehr Menschen bestimmte Ergebnisse antippen, desto höher und häufiger werden sie im Lookup für alle anderen angezeigt.
• Nehmen wir Emojis als Beispiel. In iOS 10 führte Apple eine neue Emoji-Ersatzfunktion auf iMessage ein. Tippe das Wort "Liebe" ein und du kannst es durch ein Herz-Emoji ersetzen. Tippe das Wort "Hund" ein und - du hast es erraten - du kannst es durch ein Hundemoji ersetzen.

Ebenso kann dein iPhone vorhersagen, welches Emoji du haben möchtest, wenn du eine Nachricht "I Ich gehe mit dem Hund spazieren "Ihr iPhone wird hilfreich den Hund Emoji vorschlagen.

Also, Apple nimmt all diese kleinen Stücke von iMessage Daten sammelt, untersucht sie als Ganzes, und kann Muster aus dem was Menschen tippen und abzuleiten in welchem ​​Zusammenhang. Das bedeutet, dass dein iPhone schlauere Entscheidungen treffen kann, weil es von all den Textkonversationen profitiert, die andere kreieren und denkt, "dies ist wahrscheinlich das Emoji, das du willst."

Es nimmt ein Dorf (von Emoji)

Der Nachteil zu Differential Privacy ist, dass es keine genauen Ergebnisse in kleinen Proben liefert. Es liegt in der Macht, bestimmte Daten vage zu machen, so dass sie keinem einzelnen Benutzer zugeordnet werden können. Damit es funktioniert und gut funktioniert, müssen viele Benutzer daran teilnehmen.

Es ist so, als würde man ein Bitmap-Foto ganz nah betrachten. Sie werden nicht in der Lage zu sehen, was es ist, wenn Sie nur ein paar Bits betrachten, aber wenn Sie zurücktreten und das Ganze betrachten, wird das Bild klarer und definierter, auch wenn es nicht sehr hoch ist Auflösung.

Um den Emoji-Ersatz und die Vorhersage (unter anderem) zu verbessern, muss Apple daher iPhone- und Mac-Daten aus der ganzen Welt sammeln, um ein immer klareres Bild davon zu bekommen, was die Leute machen und damit ihre Apps verbessern und Dienstleistungen. Es wendet sich an all diese randomisierten, lärmenden, crowdsourced Daten und minet es für Muster - wie zum Beispiel, wie viele Benutzer den Pfirsich Emoji anstelle von "Hintern" benutzen.

Also, die Macht von Differential Privacy hängt davon ab, ob Apple in der Lage ist um große Mengen aggregierter Daten zu untersuchen, wobei sichergestellt wird, dass es nicht klüger ist, wer diese Daten sendet.

So deaktivieren Sie differenzielle Privatsphäre in iOS und macOS

Wenn Sie immer noch nicht überzeugt sind dass differenzielle Privatsphäre für Sie richtig ist, obwohl Sie Glück haben. Sie können dies direkt über die Einstellungen Ihres Geräts ablehnen.

Tippen Sie auf Ihrem iOS-Gerät auf "Einstellungen" und dann auf "Datenschutz".

Tippen Sie auf dem Bildschirm "Privatsphäre" auf "Diagnose & Verwendung" Auf dem Mac OS, öffnen Sie die Systemeinstellungen und klicken Sie auf "Sicherheit & Datenschutz".

Klicken Sie in den Einstellungen Sicherheit und Datenschutz auf die Registerkarte "Datenschutz" und dann auf Stellen Sie sicher, dass "Diagnose- und Nutzungsdaten an Apple senden" deaktiviert ist. Beachten Sie, dass Sie auf das Schlosssymbol in der linken unteren Ecke klicken und Ihr Systemkennwort eingeben müssen, bevor Sie diese Änderung vornehmen können.

Offensichtlich gibt es in Theorie und Anwendung viel mehr als nur vereinfacht dies Erläuterung. Das Fleisch und die Kartoffeln davon hängen stark von einiger ernster Mathematik ab und als solche kann es ziemlich schwer und kompliziert werden.

Hoffentlich gibt Ihnen das jedoch eine Vorstellung davon, wie es funktioniert und dass Sie sich sicherer fühlen, wenn sich Unternehmen sicher sammeln Daten ohne Angst, identifiziert zu werden.

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