الخصوصية التفاضلية

كيف تعمل الخصوصية التفاضلية

تعمل الخصوصية التفاضلية من خلال إدخال كمية من "الضوضاء" الإحصائية التي تمت معايرتها بعناية في البيانات أو نتائج الاستعلامات التي يتم تشغيلها على البيانات. يتم قياس هذه الضوضاء والتحكم فيها بدقة، وعادةً ما يتم ذلك باستخدام آليات تعتمد على توزيعات مثل توزيع لابلاس أو توزيع غاوسي. والهدف من ذلك هو إخفاء المساهمات الفردية، مما يجعل من المستحيل تقريبًا تحديد ما إذا كانت بيانات أي شخص معين قد تم تضمينها في مجموعة البيانات بناءً على المخرجات. تخيل الاستعلام عن قاعدة بيانات لمتوسط عمر المشاركين في دراسة ما؛ تضمن الخصوصية التفاضلية أن يكون المتوسط الصادر قريبًا من المتوسط الحقيقي ولكنه يتضمن ما يكفي من العشوائية بحيث لا تؤدي إضافة أو إزالة عمر شخص واحد إلى تغيير النتيجة بشكل كبير أو متوقع. تصمد هذه الحماية حتى ضد الخصوم الذين لديهم معرفة واسعة بالخلفية، مما يوفر ضمانات أقوى من تقنيات إخفاء الهوية التقليدية التي يمكن أن تكون عرضة لهجمات إعادة تحديد الهوية، كما أوضحت منظمات مثل مركز معلومات الخصوصية الإلكترونية (EPIC).

المفاهيم الرئيسية

• ميزانية الخصوصية (إبسيلون - ε): تحدد هذه المعلمة الحد الأقصى "لتكلفة" الخصوصية أو التسرب المسموح به لكل استعلام أو تحليل. تشير قيمة إبسيلون الأصغر إلى حماية خصوصية أقوى (إضافة المزيد من الضوضاء) ولكن من المحتمل أن تكون فائدة أو دقة النتائج أقل. وعلى العكس من ذلك، فإن قيمة إبسيلون الأكبر تسمح بفائدة أكبر ولكنها تقدم ضمانات خصوصية أضعف. إدارة ميزانية الخصوصية هذه أمر أساسي لتطبيق الخصوصية التفاضلية بفعالية.
• إضافة الضوضاء: يتم حقن الضوضاء العشوائية رياضيًا في العمليات الحسابية. يعتمد مقدار ونوع الضوضاء على مستوى الخصوصية المطلوب (إبسيلون) وحساسية الاستعلام (مدى تأثير بيانات فرد واحد على النتيجة).
• الخصوصية التفاضلية العالمية مقابل الخصوصية التفاضلية المحلية: في موزع البيانات العالمي، يحتفظ المنسق الموثوق به بمجموعة البيانات الأولية ويضيف ضوضاء إلى نتائج الاستعلام قبل نشرها. أما في موزع البيانات المحلي، فيتم إضافة التشويش إلى بيانات كل فرد قبل إرسالها إلى مجمّع مركزي، مما يعني أن المنسق لا يرى البيانات الفردية الحقيقية. يوفر موزع البيانات المحلي حماية أقوى ولكنه غالبًا ما يتطلب المزيد من البيانات لتحقيق نفس المستوى من الفائدة.

الخصوصية التفاضلية مقابل المفاهيم ذات الصلة

من المهم التمييز بين الخصوصية التفاضلية ومفاهيم الخصوصية والأمان ذات الصلة:

• إخفاء الهوية: تهدف تقنيات مثل إخفاء الهوية k أو l-diversity إلى جعل الأفراد غير قابلين للتمييز داخل المجموعات. ومع ذلك، يمكن أن تكون عرضة لهجمات الربط إذا كان الخصوم يمتلكون معلومات إضافية. توفر الخصوصية التفاضلية ضمانة أكثر قوة ويمكن إثباتها رياضياً ضد مثل هذه المخاطر.
• أمن البيانات: يركز أمن البيانات على التدابير التقنية مثل التشفير وجدران الحماية وضوابط الوصول لمنع الوصول غير المصرح به أو الخروقات. الخصوصية التفاضلية: تكمل الخصوصية التفاضلية أمن البيانات من خلال حماية الخصوصية حتى في حالة الوصول إلى البيانات، مع التركيز على ما يمكن تعلمه من البيانات نفسها. وغالبًا ما تتضمن الإدارة الفعّالة للبيانات كلا الأمرين، ومن المحتمل أن تتم إدارتهما من خلال ممارسات عمليات التعلم الآلي (MLOps).
• التعلم الموحد: تقوم هذه التقنية بتدريب النماذج بشكل لا مركزي على البيانات المحلية دون مشاركة البيانات الأولية. وعلى الرغم من أنها تحافظ على الخصوصية بطبيعتها، يمكن إضافة الخصوصية التفاضلية لحماية تحديثات النموذج التي تتم مشاركتها أثناء العملية الموحدة، مما يمنع الاستدلال على البيانات المحلية المستخدمة في التدريب. يمكنك معرفة المزيد حول الجمع بين هذه التقنيات من مصادر مثل مدونةGoogle للذكاء الاصطناعي حول التعلم الموحد.

التطبيقات في الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة

يتم تطبيق الخصوصية التفاضلية بشكل متزايد في مختلف سيناريوهات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي:

• تحليل البيانات مع الحفاظ على الخصوصية: إصدار إحصائيات مجمّعة أو رسوم بيانية أو تقارير من مجموعات البيانات الحساسة (مثل السجلات الصحية ونشاط المستخدم) مع حماية الخصوصية الفردية.
• تدريب نموذج التعلم الآلي: يمنع تطبيق الخصوصية التفاضلية أثناء عملية التدريب، خاصةً في التعلم العميق (DL)، النموذج من حفظ أمثلة تدريب محددة، مما يقلل من خطر كشف معلومات حساسة من خلال مخرجات النموذج أو الهجمات العدائية المحتملة. وهذا أمر بالغ الأهمية للحفاظ على أخلاقيات الذكاء الاصطناعي.
• أمثلة من العالم الحقيقي:
  • إحصائيات استخدام Apple: تستخدم Apple الخصوصية التفاضلية المحلية لجمع رؤى حول كيفية استخدام الأشخاص لأجهزتهم (على سبيل المثال، الرموز التعبيرية الشائعة واتجاهات البيانات الصحية) دون جمع معلومات التعريف الشخصية. يمكن الاطلاع على مزيد من التفاصيل في نظرة عامة على الخصوصية التفاضلية من Apple.
  • مكتب الإحصاء الأمريكي: يستخدم مكتب التعداد السكاني الأمريكي الخصوصية التفاضلية لحماية سرية المستجيبين عند نشر منتجات البيانات الديموغرافية المستمدة من استطلاعات التعداد السكاني.
  • خدماتGoogle : تستخدم Google موانئ دبي الرقمية في العديد من الميزات، بما في ذلك بيانات حركة مرور خرائطGoogle وإحصائيات استخدام البرامج، مما يضمن خصوصية المستخدم مع تحسين الخدمات.

الفوائد والتحديات

الفوائد:

• يوفر ضمانات خصوصية قوية وقابلة للإثبات رياضيًا.
• فقدان الخصوصية القابل للقياس الكمي من خلال معلمة إبسيلون.
• مرونة في المعالجة اللاحقة: لا يمكن أن يؤدي التلاعب بنتائج DP إلى إضعاف ضمان الخصوصية.
• تمكين مشاركة البيانات والتعاون الذي كان مستحيلاً في السابق بسبب قيود الخصوصية.
• يساعد على بناء الثقة ويدعم تطوير الذكاء الاصطناعي الأخلاقي.

التحديات:

• المقايضة بين الخصوصية والمنفعة: زيادة الخصوصية (إبسيلون أقل) غالبًا ما يقلل من دقة وفائدة النتائج أو أداء النموذج. إيجاد التوازن الصحيح هو المفتاح.
• التعقيد: يتطلب تنفيذ DP بشكل صحيح معايرة دقيقة وفهمًا دقيقًا للرياضيات الأساسية.
• التكلفة الحسابية: يمكن أن تؤدي إضافة الضوضاء وإدارة ميزانيات الخصوصية إلى تقديم نفقات حسابية زائدة، خاصةً في نماذج التعلم العميق المعقدة.
• التأثير على الإنصاف: من المحتمل أن يؤدي التطبيق الساذج لخوارزمية DP إلى تفاقم التحيز الخوارزمي إذا لم يتم النظر فيه بعناية إلى جانب مقاييس الإنصاف.

الأدوات والموارد

تسهل العديد من المكتبات والموارد مفتوحة المصدر تنفيذ الخصوصية التفاضلية:

• مكتبة الخصوصية التفاضلية منGoogle (C++، جافا، جافا، جو، Python)
• مكتبة الخصوصية التفاضلية من آي بي إمPythonDiffprivlib)Pythonمتوافقة معPython متوافق مع Scikit-learn)
• OpenDP: مجهود مجتمعي لبناء أدوات خصوصية تفاضلية جديرة بالثقة ومفتوحة المصدر.
• PyDP: غلاف Python لمكتبة DP من Google وهي جزء من النظام البيئي OpenMined.
• خصوصيةTensorFlow : مكتبة لتدريب نماذج التعلم الآلي مع الخصوصية التفاضلية في TensorFlow.
• أوباكوس: مكتبة للتدريب PyTorch النماذج ذات الخصوصية التفاضلية.
• مشروع هارفارد لأدوات الخصوصية: الأبحاث والأدوات المتعلقة بالخصوصية.
• موارد الخصوصية التفاضلية لـ NIST: إرشادات ومعلومات من المعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا.

تدعم منصات مثل Ultralytics HUB دورة حياة التعلم الآلي الشاملة، بما في ذلك إدارة مجموعة البيانات ونشر النماذج، حيث يمكن دمج التقنيات الخاصة التفاضلية كجزء من سير عمل يراعي الخصوصية.