W świecie, w którym prywatność i bezpieczeństwo danych są najważniejsze, brytyjskie Biuro Komisarza ds. Informacji (#ICO) wraz z Departamentem Nauki, Innowacji i Technologii (#DSIT) wydało kompleksowe narzędzie do oceny kosztów i korzyści, aby pomóc organizacjom we wdrażaniu technologii zwiększających prywatność (#PET). PET umożliwiają organizacjom bezpieczne przetwarzanie poufnych informacji przy jednoczesnym łagodzeniu ryzyka naruszeń danych i niewłaściwego ich wykorzystania, co czyni je niezbędnymi dla organizacji dbających o prywatność we wszystkich sektorach.
Czym są PET?
PET obejmują szeroki zakres technologii zaprojektowanych w celu ochrony prywatności, w tym:
- Szyfrowanie homomorficzne (HE): Umożliwia obliczenia na zaszyfrowanych danych bez odszyfrowywania.
- Zaufane środowiska wykonawcze: Tworzy odizolowane bezpieczne obszary w procesorach.
- Bezpieczne obliczenia wielostronne: Umożliwia wspólne przetwarzanie danych bez ujawniania poufnych szczegółów.
- Dane syntetyczne: Sztucznie generowane zestawy danych zachowujące wzorce statystyczne oryginału.
- Prywatność różnicowa: Dodaje losowy szum w celu ochrony danych podczas analizy. Technologie te gwarantują prywatność danych, umożliwiając jednocześnie innowacje w podejmowaniu decyzji na podstawie danych, uczeniu federacyjnym i bezpiecznym udostępnianiu danych.
Kluczowe kwestie dotyczące wdrażania PET
Przed wdrożeniem PET organizacje powinny:
Zrozumieć koszty i korzyści: Ocenić kompromisy między prywatnością a użytecznością. Na przykład:
- HE zapewnia maksymalne bezpieczeństwo, ale wiąże się z wysokimi kosztami obliczeniowymi.
- Dane syntetyczne zmniejszają ryzyko naruszenia prywatności, ale mogą zagrozić użyteczności danych.
Zapewnić zgodność z prawem: Używaj PET, aby dostosować się do RODO i innych przepisów o ochronie danych, zmniejszając odpowiedzialność za naruszenia danych.
Ocenić potrzeby infrastrukturalne: PET mogą wymagać zaawansowanego sprzętu (np. do TEE) lub specjalistycznych umiejętności do wdrożenia i konserwacji.
Przygotować się na wyzwania operacyjne: Debugowanie i testowanie systemów opartych na PET może być złożone, wymagając solidnych ścieżek rozwiązywania problemów.
Przypadki użycia
- Opieka zdrowotna: Uczenie federacyjne umożliwia współpracę transgraniczną w zakresie analizy chorób bez udostępniania danych pacjentów.
- Finanse: SMPC umożliwia organizacjom obliczanie współdzielonych metryk, takich jak średnie pensje, bez ujawniania danych indywidualnych. - Rozwój sztucznej inteligencji: Syntetyczne dane wspomagają szkolenie sztucznej inteligencji bez narażania na szwank rzeczywistych danych użytkowników.
Data Privacy with Privacy Enhancing Technologies: A Guide by ICO and DSIT
In a world where privacy and data security are paramount, the UK Information Commissioner’s Office (#ICO), alongside the Department for Science, Innovation, and Technology (#DSIT), has released a comprehensive Cost-Benefit Awareness Tool to guide organizations on the deployment of Privacy Enhancing Technologies (#PET). PETs enable organizations to process sensitive information securely while mitigating the risks of data breaches and misuse, making them essential for privacy-conscious organizations across sectors.
What Are PETs?
PETs encompass a broad range of technologies designed to safeguard privacy, including:
- Homomorphic Encryption (HE): Allows computation on encrypted data without decryption.
- Trusted Execution Environments: Creates isolated secure areas within processors.
- Secure Multi-Party Computation: Enables collaborative data processing without revealing sensitive details.
- Synthetic Data: Artificially generated datasets preserving the statistical patterns of the original.
- Differential Privacy: Adds random noise to protect data during analysis.
These technologies ensure data privacy while enabling innovations in data-driven decision-making, federated learning, and secure data sharing.
Key Considerations for Deploying PETs 🔍
Before implementing PETs, organizations should:
Understand Costs and Benefits: Assess the trade-offs between privacy and utility. For instance:
- HE provides maximum security but involves high computational costs.
- Synthetic data reduces privacy risks but may compromise data utility.
Ensure Legal Compliance: Use PETs to align with GDPR and other data protection laws, reducing liability from data breaches.
Evaluate Infrastructure Needs: PETs may require advanced hardware (e.g., for TEEs) or specialized skills to deploy and maintain.
Prepare for Operational Challenges: Debugging and testing PET-based systems can be complex, requiring robust troubleshooting pathways.
Use Cases
- Healthcare: Federated learning enables cross-border collaboration on disease analysis without sharing patient data.
- Finance: SMPC allows organizations to compute shared metrics like average salaries without exposing individual data.
- AI Development: Synthetic data supports AI training without compromising real user data.
Autor: Sebastian Burgemejster
Kommentare