{"id":29968,"date":"2023-10-06T12:54:05","date_gmt":"2023-10-06T10:54:05","guid":{"rendered":"https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/empresas\/?p=29968"},"modified":"2024-03-27T15:05:05","modified_gmt":"2024-03-27T14:05:05","slug":"privacidad-diferencial-que-es-y-como-protege-tus-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/empresas\/privacidad-diferencial-que-es-y-como-protege-tus-datos\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 es la privacidad diferencial?"},"content":{"rendered":"

La privacidad diferencial<\/strong> es un conjunto de t\u00e9cnicas matem\u00e1ticas que permiten analizar un conjunto de datos, manteniendo siempre la privacidad de los datos<\/a>.<\/p>\n

Es decir, que una vez que se aplican estas t\u00e9cnicas de la privacidad diferencial, podemos obtener informaci\u00f3n \u00fatil del conjunto de datos, pero no podremos obtener informaci\u00f3n personal de los individuos que han proporcionado dichos datos.<\/p>\n

Aunque se basa en el uso de algoritmos, es importante se\u00f1alar que la privacidad diferencial no es un algoritmo, sino un marco o sistema de trabajo que usa t\u00e9cnicas matem\u00e1ticas, en concreto, de estad\u00edstica, para analizar conjuntos de datos sin comprometer la identidad y la privacidad de las personas que han proporcionado los datos.<\/p>\n

La privacidad diferencial se emplea sobre todo en el machine learning<\/em> o entrenamiento de algoritmos, para garantizar que con los datos empleados, no se puede identificar a los individuos, pero no es el \u00fanico uso que se le da o se le podr\u00e1 dar en el futuro. Hay que se\u00f1alar que es un sistema relativamente reciente (como concepto surgi\u00f3 en 2006) y, aunque varias compa\u00f1\u00edas, como Microsoft, Amazon, Meta o Apple, ya lo ponen en pr\u00e1ctica, a\u00fan prosigue su desarrollo.<\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo protege tus datos la privacidad diferencial?<\/strong><\/h2>\n

Para proteger nuestros datos al tiempo que se extrae informaci\u00f3n de los mismos, la privacidad diferencial a\u00f1ade lo que se denomina ruido estad\u00edstico a los datos, ya sea en los datos iniciales o en los datos de salida, lo que, aplicado a los datos personales<\/a>, hace que estos no se puedan vincular a los individuos que los facilitaron.<\/p>\n

Usando las t\u00e9cnicas de privacidad diferencial, se garantiza de manera matem\u00e1tica que de los resultados del an\u00e1lisis de un conjunto de datos, no se podr\u00e1 inferir informaci\u00f3n personal sobre un individuo cuyos datos formen parte del conjunto. Adem\u00e1s, tambi\u00e9n garantiza mantener la privacidad en caso de sufrir filtraciones de la base de datos o que esta sea atacada.<\/p>\n

A diferencia de las t\u00e9cnicas de seudonimizaci\u00f3n<\/a>, que pueden revertirse para reidentificar a un individuo, la privacidad diferencial evita esta posibilidad.<\/p>\n

De forma sencilla, la privacidad diferencial cambia los datos del conjunto de datos al aplicarles un valor aleatorio (ruido), que no alterar\u00e1 significativamente el resultado del an\u00e1lisis, pero s\u00ed que \u00aboculta\u00bb el dato real originario.<\/p>\n

\"privacidad<\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo funciona la privacidad diferencial?<\/strong><\/h2>\n

Para proteger los datos y evitar la identificaci\u00f3n de los individuos que los han proporcionado, lo que hace la privacidad diferencial es aplicar sobre los datos un valor aleatorio, positivo o negativo; para ello se pueden emplear diferentes algoritmos para introducir el ruido en todos los datos del conjunto, como, por ejemplo, la distribuci\u00f3n de Laplace. La clave est\u00e1 en introducir esa aleatoriedad sobre los datos.<\/p>\n

Por ejemplo, si queremos saber el nivel de ingresos mensuales medios de nuestros clientes, al recopilar este dato, se pide que se a\u00f1ada un valor aleatorio en un rango entre -500 y +500 a su nivel de ingresos. De esa forma se aleatoriza el dato, que sigue siendo \u00fatil para el an\u00e1lisis, porque los resultados que obtendremos de \u00e9l estar\u00e1n muy cerca de la media de ingresos que obtendr\u00edamos analizando los datos sin introducir el ruido.<\/p>\n

La aleatoriedad se introduce determinando un par\u00e1metro \u03b5 (\u00e9psilon); cuanto m\u00e1s peque\u00f1o sea este par\u00e1metro, mayor privacidad se consigue para los datos, aunque menor precisi\u00f3n. Y cuanto mayor sea \u03b5, m\u00e1s precisi\u00f3n en los resultados del an\u00e1lisis, pero menores garant\u00edas de privacidad. As\u00ed que la clave del sistema de privacidad diferencial est\u00e1 en determinar la intensidad del par\u00e1metro escogido (la cantidad de ruido que a\u00f1adimos a los datos) para asegurar que al realizar diferentes consultas y cruzar informaci\u00f3n, no se pueda identificar a los individuos.<\/p>\n

Como dec\u00edamos, la privacidad diferencial se basa en t\u00e9cnicas matem\u00e1ticas para determinar la distribuci\u00f3n de la que se sacan los valores de \u03b5, que resultan complejas de explicar, pero si ten\u00e9is curiosidad, pod\u00e9is consultar el paper del estudio original<\/a> realizado por un equipo de Microsoft Research y la Universidad de Pensilvania.<\/p>\n

Finalmente, existen dos modelos habituales de privacidad diferencial; el modelo global, en el que el ruido se aplica sobre el conjunto de datos ya recogido, de manera que existe una base de datos en bruto, que podr\u00eda acabar filtr\u00e1ndose. Y el modelo local, que aplica el ruido en el momento de recoger los datos, es decir, el algoritmo que a\u00f1ade el valor aleatorio se instala en el dispositivo o sistema y ya no se env\u00edan los datos en bruto, sino que se env\u00edan procesados, de manera que los datos privados reales ya no son enviados. El modelo local ofrece una mayor garant\u00eda de privacidad, puesto que no hay una base de datos en bruto que pueda acabar en manos de terceros.<\/p>\n

Beneficios de la privacidad diferencial<\/strong><\/h2>\n

La privacidad diferencial puede aportar diferentes beneficios, siendo el mayor de ellos el de asegurar la privacidad de los datos, siendo m\u00e1s resistente a ataques de privacidad y de vinculaci\u00f3n, que puedan conducir a la reidentificaci\u00f3n de los individuos.<\/p>\n

Otro de sus beneficios es que, pese a la aleatoriedad, los resultados obtenidos del an\u00e1lisis de datos siguen resultando \u00fatiles, especialmente en grandes muestras, donde el margen de diferencia entre el resultado de los datos aleatorizados y los datos originales ser\u00eda menor. Adem\u00e1s, a diferencia de la anonimizaci\u00f3n<\/a>, que puede acabar haciendo que los datos sean poco \u00fatiles para su an\u00e1lisis, la privacidad diferencial mantiene la utilidad de los datos para poder inferir informaci\u00f3n sobre el conjunto analizado.<\/p>\n

Este mantenimiento de la privacidad y la utilidad del an\u00e1lisis de los datos, convierte a la privacidad diferencial en una herramienta (o, mejor dicho, conjunto de herramientas) muy \u00fatil para llevar a cabo an\u00e1lisis de usuarios o clientes, sin vulnerar su privacidad o sus datos personales, puesto que no se podr\u00e1 inferir informaci\u00f3n sobre un individuo determinado, sino sobre el conjunto al que pertenecen los datos analizados.<\/p>\n

Como contrapartida a estos beneficios, la privacidad diferencial es, como dec\u00edamos, bastante reciente y el resultado de los an\u00e1lisis de datos diferencialmente privados no son precisos al cien por cien todav\u00eda, aunque ofrezcan una buena aproximaci\u00f3n. Adem\u00e1s, cuantas m\u00e1s consultas se hagan a la base de datos, m\u00e1s riesgo se corre de exponer la informaci\u00f3n privada. Esto hace que sea necesario aplicar otras t\u00e9cnicas, como ciertos tipos de encriptaci\u00f3n, para poder seguir garantizando la privacidad.<\/p>\n

En cualquier caso, es muy posible que con el desarrollo de la privacidad diferencial, las t\u00e9cnicas que la hacen posible y nuevas formas de encriptaci\u00f3n m\u00e1s seguras, esta se convierta en uno de los sistemas m\u00e1s \u00fatiles para analizar conjuntos de datos personales, sin vulnerar la privacidad de los individuos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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