Google ha annunciato il lancio in versione open-source dei propri strumenti di “differential privacy“. “La nuova library“, spiega il gruppo, “consentirà a chiunque nel mondo di trarre insights dai dati in loro possesso garantendo nel contempo che i risultati desunti non consentano di distinguere o di re-identificare i dati dei singoli“.
Sia che siate un esperto di urbanistica, il titolare di una piccola azienda o uno sviluppatore di software, ricavare informazioni utili dai dati potrà esservi di aiuto per migliorare i vostri servizi e trovare risposte a quesiti importanti. Ma, senza dei solidi strumenti di protezione della privacy, rischiate di perdere la fiducia di cittadini, clienti e utenti.
Lo strumento annunciato, e da oggi disponibile per qualsivoglia sviluppatore, può essere di estrema utilità per decisioni data-driven, tanto nella ricerca scientifica quanto in ambito business. Quel che consente di fare è partire dalle informazioni contenute in un dataset per estrapolarne trend e insight, ma tutto ciò senza venir meno al rispetto della privacy del singolo eventualmente correlato ai dati analizzati. Ciò è possibile grazie ad un processo che, mischiando i dati ad una sorta di rumore di fondo (inerte in termini statistici), consente di sporcare le tracce per evitare che si possa risalire al singolo dato tramite operazioni di reverse-engeneering.
Un’analisi dei dati fondata sulla differential privacy consiste in un approccio di principio che consente alle organizzazioni di trarre delle informazioni dalla maggior parte dei dati in loro possesso garantendo nel contempo che i risultati desunti non consentano di distinguere o di re-identificare i dati dei singoli. Questo tipo di analisi può essere applicato in svariati modi e per molte finalità diverse. Per esempio, se operaste nel campo della ricerca sanitaria, potreste voler comparare i periodi di tempo in cui i pazienti in media rimangono ricoverati nei vari ospedali per determinare se vi siano delle differenze nel campo dell’assistenza medica. La differential privacy offre degli strumenti di analisi con un elevato livello di garanzia che questo e altri casi d’uso siano affrontati in un modo che tuteli la riservatezza.
Il rilascio open source di questo progetto consente di semplificare i processi di ricerca garantendo agli utenti la possibilità di applicare un rigido rispetto della privacy pur senza dover scontare compromessi in termini di qualità nel risultato dello studio. La facilità di implementazione è insita nella qualità della library: è la stessa Google, per voce del Product Manager Miguel Guevara, a spiegare come soltanto una estrema semplificazione nell’uso di questo asset possa contribuire attivamente al miglioramento delle attività in vari settori:
dal settore medico, amministrativo, aziendale e in molti altri campi e che, in ultima istanza, vi auguriamo che questi strumenti open source producano insights in grado di portare benefici per tutti.
La documentazione relativa alla library per la differential privacy è disponibile su GitHub.
Ti potrebbe interessare
5 set 2019