Apple sta scommettendo sulla propria reputazione per garantire che i dati che raccoglie da te rimangano privati. Come? Utilizzando qualcosa chiamato "Privacy differenziale".
Cos'è la privacy differenziale?
Apple lo spiega come tale:
Apple utilizza la tecnologia Differential Privacy per scoprire i modelli di utilizzo di un gran numero di utenti senza compromettere la privacy individuale. Per oscurare l'identità di un individuo, Differential Privacy aggiunge rumore matematico a un piccolo campione del modello di utilizzo dell'individuo. Man mano che più persone condividono lo stesso modello, iniziano a emergere schemi generali che possono informare e migliorare l'esperienza dell'utente.
La filosofia alla base della privacy differenziale è questa: qualsiasi utente il cui dispositivo, che si tratti di un iPhone, iPad o Mac, aggiunge un calcolo a un pool più ampio di dati aggregati (un'immagine grande formata da immagini più piccole variabili), non dovrebbe essere rivelato come la fonte, per non parlare dei dati che hanno contribuito.
Anche Apple non è l'unica azienda a farlo: sia Google che Microsoft lo utilizzavano anche prima. Ma Apple lo ha reso popolare parlandone in dettaglio al suo Keynote WWDC 2016 .
Allora in che modo questo è diverso da altri dati resi anonimi, chiedi? Bene, i dati resi anonimi possono ancora essere utilizzati per dedurre informazioni personali se ne sai abbastanza di una persona.
Supponiamo che un hacker possa accedere a un database anonimo che rivela il libro paga di un'azienda. Supponiamo che sappiano anche che il dipendente X si sta trasferendo in un'altra area. L'hacker quindi potrebbe semplicemente interrogare il database prima e dopo che il dipendente X si sposta e dedurre facilmente il suo reddito.
Al fine di proteggere le informazioni sensibili del dipendente X, Differential Privacy altera i dati con "rumore" matematico e altre tecniche in modo tale che se interroghi il database, riceverai solo un approssimazione di quanto (o chiunque altro) il dipendente X è stato pagato.
Pertanto, la sua privacy è preservata a causa della "differenza" tra i dati forniti e il rumore aggiunto ad essi, quindi è abbastanza vago che è praticamente impossibile sapere se i dati che stai guardando sono effettivamente di un particolare individuo.
Come funziona la privacy differenziale di Apple?
La privacy differenziale è un concetto relativamente nuovo , ma l'idea è che possa fornire a un'azienda approfondimenti sulla base dei dati dei suoi utenti, senza sapere cosa Esattamente che i dati dicono o da chi provengono.
Apple, ad esempio, si affida a tre componenti per far funzionare la sua versione di Differential Privacy sul tuo Mac o dispositivo iOS: hashing, subsampling e noise injection.
L'hashing prende una stringa di testo e la trasforma in un valore più breve con una lunghezza fissa e mescola queste chiavi in stringhe irreversibilmente casuali di caratteri unici o "hash". Ciò oscura i tuoi dati in modo che il dispositivo non ne memorizzi nessuno nella sua forma originale.
Il sottocampionamento significa che invece di raccogliere ogni parola che una persona digita, Apple ne utilizzerà solo un campione più piccolo. Ad esempio, supponiamo che tu abbia una lunga conversazione di testo con un amico utilizzando liberamente le emoji. Invece di raccogliere l'intera conversazione, il sottocampionamento potrebbe invece utilizzare solo le parti a cui Apple è interessata, come l'emoji.
Infine, il tuo dispositivo inietta rumore, aggiungendo dati casuali nel set di dati originale per renderlo più vago. Ciò significa che Apple ottiene un risultato che è stato mascherato leggermente e quindi non è del tutto esatto.
Tutto questo accade sul tuo dispositivo, quindi è già stato accorciato, confuso, campionato e sfocato prima ancora di essere inviato al cloud per essere analizzato da Apple.
Dove viene utilizzata la privacy differenziale di Apple?
Esistono diversi casi in cui Apple potrebbe desidera raccogliere dati per migliorare le proprie app e servizi. In questo momento, tuttavia, Apple utilizza la privacy differenziale solo in quattro aree specifiche.
- Quando un numero sufficiente di persone sostituisce una parola con una particolare emoji, diventerà un suggerimento per tutti.
- Quando nuove parole vengono aggiunte a un numero sufficiente di dizionari locali da essere considerate comuni, Apple le aggiungerà anche al dizionario di tutti gli altri.
- Puoi utilizzare un termine di ricerca in Spotlight, quindi fornirà suggerimenti per le app e aprirà quel collegamento in detta app o ti consentirà di installarlo dall'App Store. Ad esempio, supponi di cercare "Star Trek", che suggerisce l'app IMDB. Più persone aprono o installano l'app IMDB, più apparirà nei risultati di ricerca di tutti.
- Fornirà risultati più accurati per i suggerimenti di ricerca nelle note. Ad esempio, supponi di avere una nota con la parola "mela". Esegui una ricerca e ottieni risultati non solo per la definizione del dizionario, ma anche per il sito Web di Apple, le posizioni degli Apple Store e così via. Presumibilmente, più persone toccano determinati risultati, più in alto e più spesso appariranno nella ricerca per tutti gli altri.
Usiamo gli emoji come esempio. In iOS 10, Apple ha introdotto una nuova funzione di sostituzione delle emoji su iMessage. Digita la parola "amore" e puoi sostituirla con un'emoji a forma di cuore. digita la parola "cane" e, hai indovinato, puoi sostituirla con un'emoji di cane.
Allo stesso modo, è possibile che il tuo iPhone preveda quale emoji desideri in modo tale che, se stai digitando un messaggio "Vado a spasso con il cane", il tuo iPhone suggerirà utilmente l'emoji del cane.
Quindi, Apple prende tutti quei piccoli pezzi di dati di iMessage che raccoglie, li esamina nel loro insieme e può dedurre modelli da ciò che le persone stanno digitando e in quale contesto. Ciò significa che il tuo iPhone può offrirti scelte più intelligenti perché trae vantaggio da tutte quelle conversazioni di testo che altri stanno creando e pensa: "questa è probabilmente l'emoji che desideri".
Ci vuole un villaggio (di Emoji)
Lo svantaggio di Differential Privacy è che non fornisce risultati accurati in piccoli campioni. Il suo potere sta nel rendere vaghi dati specifici in modo che non possano essere attribuiti a nessun utente. Affinché funzioni e funzioni bene, molti utenti devono partecipare.
È un po 'come guardare una foto bitmap da molto vicino. Non sarai in grado di vedere cos'è se guardi solo pochi bit, ma mentre fai un passo indietro e guardi l'intera cosa, l'immagine diventa più chiara e definita, anche se non è molto alta risoluzione.
Pertanto, al fine di migliorare la sostituzione e la previsione delle emoji (tra le altre cose), Apple ha bisogno di raccogliere dati su iPhone e Mac da tutto il mondo per dargli un'immagine sempre più chiara di ciò che le persone stanno facendo e quindi migliorare le sue app e servizi. Si rivolge a tutti questi dati randomizzati, rumorosi e di crowdsourcing e li estrae per modelli, ad esempio quanti utenti utilizzano l'emoji pesca al posto di "culo".
Quindi, il potere della privacy differenziale si basa sulla capacità di Apple di esaminare grandi quantità di dati aggregati, assicurandosi nel contempo che non sia più saggio su chi sta inviando quei dati.
Come disattivare la privacy differenziale in iOS e macOS
Se non sei ancora convinto che la privacy differenziale sia giusta per te, però, sei fortunato. Puoi disattivare direttamente dalle impostazioni del tuo dispositivo.
Sul tuo dispositivo iOS, tocca "Impostazioni" e poi "Privacy".
Nella schermata Privacy, tocca "Diagnostica e utilizzo".
Infine, nella schermata Diagnostica e utilizzo, tocca "Non inviare".
Su macOS, apri le Preferenze di Sistema e fai clic su "Sicurezza e privacy".
Nelle preferenze Sicurezza e privacy, fai clic sulla scheda "Privacy" e assicurati che "Invia dati diagnostici e di utilizzo ad Apple" sia deselezionato. Tieni presente che dovrai fare clic sull'icona del lucchetto nell'angolo in basso a sinistra e inserire la password di sistema prima di poter apportare questa modifica.
Ovviamente, c'è molto di più nella privacy differenziale , sia in teoria che in applicazione, rispetto a questa spiegazione semplificata. La sua carne e le sue patate si basano molto su una seria matematica e come tale può diventare piuttosto pesante e complicato.
Si spera, tuttavia, che questo ti dia un'idea di come funziona e che ti senta più sicuro che le aziende raccolgano determinati dati senza paura di essere identificati.
