A Apple está apostando sua reputação em garantir que os dados coletados de você permaneçam particulares. Como? Ao usar algo chamado "Privacidade Diferencial".

O que é a Privacidade Diferencial?

A Apple explica:

A Apple está usando a tecnologia de Privacidade Diferencial para ajudar a descobrir os padrões de uso de um grande número de usuários sem comprometer os usuários individuais. privacidade. Para obscurecer a identidade de um indivíduo, a Privacidade Diferencial adiciona ruído matemático a uma pequena amostra do padrão de uso do indivíduo. À medida que mais pessoas compartilham o mesmo padrão, padrões gerais começam a surgir, o que pode informar e aprimorar a experiência do usuário.

A filosofia por trás da Privacidade Diferencial é: qualquer usuário cujo dispositivo seja um iPhone, iPad ou Mac, adiciona uma computação a um conjunto maior de dados agregados (uma grande figura formada a partir de imagens menores variadas), não deve ser revelada como a fonte, e muito menos quais dados eles contribuíram.

A Apple não é a única empresa a fazer isso, seja o Google e a Microsoft já estavam usando isso antes. Mas a Apple popularizou isso falando em detalhes em sua palestra sobre a WWDC de 2016.

Então, como isso é diferente de outros dados anônimos, você pergunta? Bem, dados anonimizados ainda podem ser usados ​​para deduzir informações pessoais se você souber o suficiente sobre uma pessoa.

Digamos que um hacker possa acessar um banco de dados anônimo que revele a folha de pagamento de uma empresa. Digamos que eles também saibam que o funcionário X está se mudando para outra área. O hacker poderia simplesmente consultar o banco de dados antes e depois do Empregado X se mover e deduzir facilmente sua renda.

Para proteger as informações confidenciais do Empregado X, a Privacidade Diferencial altera os dados com "ruído" matemático e outras técnicas tais que No banco de dados, você receberá apenas uma aproximação de quanto (ou qualquer outra pessoa) o funcionário X foi pago.

Portanto, sua privacidade é preservada devido à “diferença” entre os dados fornecidos e o ruído. acrescentado a ele, então é vago o suficiente para que seja virtualmente impossível saber se os dados que você está vendo são realmente específicos de um indivíduo.

Como a privacidade diferencial da Apple funciona?

Privacidade Diferencial é relativamente nova conceito, mas a idéia é que ele pode dar a uma empresa insights com base em dados de seus usuários, sem saber o que exatamente esses dados dizem ou de quem é originário.

A Apple, por exemplo, depende três componentes para fazer a sua opinião sobre Dif O trabalho de privacidade em seu Mac ou dispositivo iOS: hashing, subamostragem e injeção de ruído

Hashing pega uma string de texto e a transforma em um valor mais curto com um tamanho fixo e mistura essas chaves em seqüências aleatórias de caracteres únicos ou "hash". Isso obscurece seus dados para que o dispositivo não os armazene em sua forma original.

Subsampling significa que, em vez de coletar todas as palavras digitadas por uma pessoa, a Apple usará apenas uma amostra menor delas. Por exemplo, digamos que você tenha uma longa conversa de texto com um amigo usando liberalmente emoji. Em vez de coletar toda a conversa, a subamostragem pode usar apenas as partes em que a Apple está interessada, como o emoji.

Finalmente, o dispositivo injeta ruído, adicionando dados aleatórios ao conjunto de dados original para torná-lo mais vago. Isso significa que a Apple obtém um resultado que tem sido mascarado levemente e, portanto, não é exatamente exato.

Tudo isso acontece no seu dispositivo, por isso ele já foi encurtado, misturado, amostrado e desfocado antes de ser definido. enviado para a nuvem para que a Apple analise.

Onde a privacidade diferencial da Apple é usada?

Há uma variedade de casos em que a pode coletar dados para melhorar seus aplicativos e serviços. No momento, porém, a Apple está usando apenas a privacidade diferencial em quatro áreas específicas.

• Quando pessoas suficientes substituem uma palavra por um emoji específico, ela se tornará uma sugestão para todos.
• Quando novas palavras são adicionadas a dicionários locais suficientes para serem consideradas comuns, a Apple também as adicionará ao dicionário de todas as outras pessoas.
• Você pode usar um termo de pesquisa no Spotlight e fornecer sugestões de aplicativos e abrir esse link no aplicativo mencionado. ou permitir que você o instale na App Store. Por exemplo, digamos que você pesquise por "Star Trek", que sugere o aplicativo IMDB. Quanto mais pessoas abrirem ou instalarem o aplicativo IMDB, mais ele aparecerá nos resultados de pesquisa de todos.
• Ele fornecerá resultados mais precisos para dicas de pesquisa no Notes. Por exemplo, digamos que você tenha uma nota com a palavra "maçã" nela. Você faz uma pesquisa de pesquisa e fornece resultados não apenas para a definição do dicionário, mas também para o site da Apple, os locais das Apple Stores e assim por diante. Presumivelmente, quanto mais pessoas tocarem em certos resultados, mais alto e com mais frequência eles aparecerão no Lookup para todos os outros.

Vamos usar emojis como um exemplo. No iOS 10, a Apple introduziu um novo recurso de substituição de emojis no iMessage. Digite a palavra "amor" e você pode substituí-la por um emoji de coração. digite a palavra "cachorro" e você adivinhou - você pode substituí-lo por um emoji de cachorro.

Da mesma forma, é possível que seu iPhone preveja que emoji você deseja que, se estiver digitando uma mensagem "Eu Vou andar com o cachorro ”, o seu iPhone vai sugerir o emoji do cachorro.

Assim, a Apple pega todos os pequenos pedaços de dados do iMessage, examina-os como um todo e pode deduzir padrões do que as pessoas estão digitando. em que contexto. Isso significa que seu iPhone pode lhe dar escolhas mais inteligentes porque se beneficia de todas as conversas de texto que os outros estão criando e pensa, "este é provavelmente o emoji que você quer."

Privacidade diferencial é que não fornece resultados precisos em pequenas amostras. Seu poder está em tornar dados específicos vagos, de modo que não possam ser atribuídos a nenhum usuário. Para que funcione e funcione bem, muitos usuários devem participar.

É como ver uma foto em bitmap extremamente próxima. Você não será capaz de ver o que é se você olhar apenas alguns bits, mas quando você dá um passo para trás e olha para a coisa toda, a imagem se torna mais clara e definida, mesmo que não seja muito alta. Assim, para melhorar a substituição e a previsão de emojis (entre outras coisas), a Apple precisa coletar dados do iPhone e Mac de todo o mundo para dar uma imagem cada vez mais clara do que as pessoas estão fazendo e melhorar seus aplicativos e serviços. Ele se transforma em todos esses dados aleatórios, barulhentos e crowdsourced, e os analisa para padrões - como quantos usuários estão usando os emojis de pêssego no lugar de "bunda".

Assim, o poder da Privacidade Diferencial depende da Apple poder para examinar grandes quantidades de dados agregados, garantindo ao mesmo tempo que não é nada mais sábio sobre quem está enviando esses dados.

Como Desativar a Privacidade Diferencial no iOS e no MacOS

Se você ainda não está convencido que a Privacidade Diferencial é a certa para você, você está com sorte. Você pode optar por sair diretamente das configurações do seu dispositivo.

No seu dispositivo iOS, toque em "Configurações" e depois em "Privacidade".

Na tela Privacidade, toque em "Diagnóstico e uso".

Finalmente, em Na tela Diagnostics & Usage, toque em "Don't Send".

No macOS, abra as Preferências do Sistema e clique em "Segurança e Privacidade".

Nas preferências de Segurança e Privacidade, clique na guia "Privacidade" e depois Certifique-se de que "Enviar dados de diagnóstico e uso para a Apple" esteja desmarcado. Observe que você precisará clicar no ícone de cadeado no canto inferior esquerdo e digitar sua senha do sistema antes de poder fazer essa alteração

Obviamente, há muito mais para a Privacidade Diferencial, tanto na teoria quanto na aplicação, do que esta simplificada. explicação. A carne e as batatas dependem fortemente de algumas matemáticas sérias e, como tal, podem ficar bastante pesadas e complicadas.

Espero que isso lhe dê uma idéia de como funciona e que você se sinta mais confiante em relação às empresas que coletam dados sem medo de serem identificados.

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