En İyi 10 Gizlilik Artırıcı Teknolojiyi Keşfedin
GDPR ve CCPA gibi düzenlemelere rağmen, tüketici verileri sıklıkla bilgisayar korsanlarına, şirketlere ve hükümetlere maruz kalmaktadır. İşletmeler ağ görünürlüğünü artırmak için verileri üçüncü taraflarla paylaştıkça, veri sızıntısı riski de artmaktadır.
Gizliliği Artırıcı Teknolojiler (PET'ler), şirketlerin bu verileri kullanırken kişisel veya hassas bilgilerin gizliliğini korumasına yardımcı olarak hem uyumluluğu hem de kurumsal itibarı artırır.
Veri güvenliğini sağlamak ve iş operasyonlarını iyileştirmek için kullanılabilecek en iyi 10 PET aracını ve kullanım alanlarını inceleyin:
Gizliliği artırıcı teknolojiler (PET'ler) nelerdir?
Gizliliği artırıcı teknolojiler (PET'ler), kuruluşların verilerden değer elde etmelerini ve verilerin ticari, bilimsel ve sosyal potansiyelini tam olarak ortaya çıkarmalarını sağlarken gizliliği ve veri korumasını güvence altına alan geniş bir teknoloji yelpazesidir (donanım veya yazılım çözümleri). Bu teknolojiler, veri işleme sırasında verileri güvence altına almak için kriptografi, anonimleştirme ve gizleme gibi çeşitli yöntemler kullanır.
PET'leri uygulayarak, kuruluşlar şirketlere şu konularda yardımcı olabilir:
- Veri ihlali veya sızıntısı riskini azaltarak veri güvenliğini en üst düzeye çıkarmak.
- Verileri kötü amaçlı kullanım için işlevsiz hale getirerek kötü niyetli kişilerin erişimini engellemek.
- Güvenli veri erişimini kolaylaştırmak Departmanlar ve hatta kuruluşlar arası iş birliği.
Bu şekilde, PET'ler veri yönetimi ve korunan verilerin kullanımında kritik bir rol oynar.
Otomatik bir araçtan yararlanmak için, işte en iyi veri kaybı önleme yazılımlarının listesi.
Gizliliği artırıcı teknolojiler (PET'ler) neden günümüzde önemli?
Diğer veri gizliliği çözümlerinde olduğu gibi, gizliliği artırıcı teknolojiler de işletmeler için üç nedenden dolayı önemlidir:
- Mevzuat uyumluluğu: GDPR, CCPA ve Avrupa Veri Koruma Kurulu (EDPB) gibi veri koruma yasaları, kuruluşları tüketici verilerini korumaya zorluyor. İşletmeler, veri ihlalleri nedeniyle ciddi para cezaları ödeyebilir.
- Gerçek hayattan bir örnek: Avrupa veri koruma otoriteleri GDPR kapsamında 1,2 milyar € (~1,4 milyar $) para cezası kesti ve günlük ihlal bildirimlerinin ortalama 400'ü aşması, uyumluluk risklerinin giderek arttığını gösteriyor. 1 PET'ler, yasal ve mali cezaları önleyerek bu düzenlemelere uymanın güvenilir bir yolunu sağlayabilir.
- Güvenli veri paylaşımı: İşletmenizin analiz ve uygulama testlerinde kendi kendine yeterli olmaması nedeniyle verilerin üçüncü taraf kuruluşlar tarafından test edilmesi gerekebilir. PET'ler, veri paylaşımı sırasında gizliliğin korunmasını sağlar.
- Veri İhlallerini Önleme: Gizlilik ihlalleri işletmenizin itibarını zedeleyebilir; işletmeler veya müşteriler (iş modelinize bağlı olarak) markanızla etkileşimi durdurmak isteyebilir. PET'ler, kredi kartı bilgileri gibi kişisel verileri açığa çıkaran ihlal riskini azaltarak hassas bilgilerin korunmasına yardımcı olur.
- Gerçek hayattan bir örnek, Cambridge Analytica skandalının ardından Facebook'un hisse senedi fiyatındaki düşüştür. 2
Gizliliği artıran en iyi 10 teknoloji örneği
Kriptografik algoritmalar
1. Homomorfik şifreleme
Homomorfik şifreleme, şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplamalar yapılmasına olanak tanır ve şifrelenmemiş veriler (yani düz metin ) üzerindeki işlemlerin sonucuyla eşleşen şifrelenmiş sonuçlar üretir. Bu, şirketlerin hassas verileri üçüncü taraflarla analiz için paylaşırken güvenliğini sağlamasına olanak tanır. Veriler analiz edilebilir ve sahibine geri gönderilebilir; sahibi de sonuçları görmek için şifresini çözebilir. Ayrıca bulut uygulamalarında şifrelenmiş verilerin depolanması için de değerlidir.
Homomorfik şifrelemenin bazı yaygın türleri şunlardır:
- Kısmi homomorfik şifreleme: Şifrelenmiş veriler üzerinde yalnızca bir tür işlem gerçekleştirebilir; örneğin, sadece toplama veya yalnızca çarpma işlemlerini gerçekleştirebilir, ikisini birden gerçekleştiremez.
- Kısmen homomorfik şifreleme: birden fazla işlem türü (örneğin toplama, çarpma) gerçekleştirebilir ancak sınırlı sayıda işleme olanak tanır.
- Tamamen homomorfik şifreleme : Birden fazla işlem türü gerçekleştirebilir ve gerçekleştirilen işlem sayısında herhangi bir kısıtlama yoktur.
2. Güvenli çok taraflı hesaplama (SMPC)
Güvenli çok taraflı hesaplama, homomorfik şifrelemenin bir alt alanıdır ve tek bir farkı vardır: kullanıcılar birden fazla şifrelenmiş veri kaynağından değerler hesaplayabilirler. Bu nedenle, SMPC daha büyük veri hacimleri için kullanıldığından, makine öğrenimi modelleri şifrelenmiş verilere uygulanabilir.
Vaka incelemesi
Boston Kadın İşgücü Konseyi (BWWC), 250'den fazla işverenin "100% Yetenek Anlaşması"nı imzalayarak bu eşitsizlikleri gidermeyi taahhüt etmesiyle, kamu-özel sektör ortaklığı yoluyla Boston'daki cinsiyet ve ırksal ücret eşitsizliklerini ortadan kaldırmayı hedefliyor.
Şehir genelindeki ücret farkını ölçmek için, BWWC 2015'ten 2023'e kadar güvenli çok taraflı hesaplama (sMPC) yöntemini kullandı ve yerel çalışanların altıda birinin maaş verilerini, bireysel maaşları açıklamadan analiz etti. İşverenler bordro verilerini BWWC ve Boston Üniversitesi araştırmacılarıyla paylaştı; araştırmacılar ise yalnızca toplu istatistiklere erişebildi. Katılımcı kuruluşlar tarafından kolay veri girişi için kullanıcı dostu bir web uygulaması geliştirildi.
BWWC bu başvurulara dayanarak şu sonuçlara varmıştır:
- sMPC'nin gizlilik özellikleri veri giriş süreçlerini ve hatalardan kurtulmayı zorlaştırabileceğinden, kullanılabilirlik uzmanlarıyla işbirliği şarttır .
- sMPC, hassas verilerle güven ilişkileri kurmanın daha hızlı ve güvenli bir alternatifidir . 3
3. Diferansiyel gizlilik
Diferansiyel gizlilik, bireyler hakkında herhangi bir bilginin paylaşılmasını engeller. Bu kriptografik algoritma, veri kümesine " istatistiksel gürültü " katmanı ekleyerek, bireylerin gizliliğini korurken veri kümesi içindeki grupların kalıplarını tanımlamayı mümkün kılar.
4. Sıfır Bilgi Kanıtları (ZKP)
Sıfır bilgi ispatları, bir bilginin doğruluğunu kanıtlayan verileri ifşa etmeden bilginin doğrulanmasını sağlayan bir dizi kriptografik algoritma kullanır.
5. Güvenilir yürütme ortamı (TEE)
TEE (Telekomünikasyon Ortamı), ana işlemci içinde yer alan ve içine yüklenen kod ve verilerin bütünlüğünü ve gizliliğini sağlayan güvenli bir alandır. TEE, sistemin geri kalanından izole bir şekilde çalışır; bu da ana işletim sisteminin tehlikeye girmesi durumunda bile TEE'nin güvenli kalacağı anlamına gelir.
Çalışma şekli:
- TEE, kriptografik işlemler veya güvenli kimlik doğrulama gibi hassas verilerin ve işlemlerin ana sistemden veya potansiyel saldırganlardan müdahale olmaksızın gerçekleştirilebileceği korumalı bir yürütme ortamı sağlar.
- Hassas verileri izole tutar ve işlemleri güvenli bir ortamda gerçekleştirir; böylece kötü amaçlı yazılımlar veya yetkisiz erişim gibi tehditlere karşı koruma sağlar.
- TEE'ler, şifreleme, dijital hak yönetimi (DRM) ve ödeme sistemlerinin güvenliğini sağlama gibi görevleri yerine getirmek için mobil cihazlarda, IoT sistemlerinde ve bulut ortamlarında yaygın olarak kullanılmaktadır.
Vaka incelemesi
Endonezya Turizm Bakanlığı, iki mobil şebeke operatöründen (MNO) gelen veri kümelerinin paylaşımında gizlilik endişelerini giderirken, mobil dolaşım verilerinden doğru turizm istatistikleri üretmeyi amaçladı. Kullanılan teknoloji, Sharemind HI platformu aracılığıyla tekdüze şekilde karma hale getirilmiş IMSI'leri güvenli bir şekilde işlemek için Güvenilir Yürütme Ortamı (TEE), özellikle de Intel SGX idi.
Sonuç olarak, bakanlık:
- Dolaşım pazar payının doğru hesaplanmasını sağladı.
- Cep telefonu verilerine dayalı aylık turizm istatistikleri sağlandı.
- Paydaşlar arasında gizli veri paylaşımı için bir çerçeve oluşturuldu.
- Kanallar arası dolaşım abonelerinin çakışmasını analiz etmek için bilinen tek çözüm olmaya devam ediyor.
- Ticari donanımlarda bile performans verimlidir. 4
Veri maskeleme teknikleri
Bazı gizlilik artırıcı teknolojiler aynı zamanda işletmelerin veri kümelerindeki hassas bilgileri korumak için kullandığı veri maskeleme teknikleridir .
5. Gizleme
Bu, veri maskeleme için kullanılan genel bir terim olup, bir kayıt veya profile dikkat dağıtıcı veya yanıltıcı veriler ekleyerek hassas bilgileri değiştirmek için kullanılan birden fazla yöntemi içerir.
6. Takma Ad Kullanımı
Kimlik belirleyici alanlar (bir bireye özgü bilgiler içeren alanlar), karakterler veya diğer veriler gibi kurgusal verilerle değiştirilir. Takma adlandırma, işletmeler tarafından GDPR'ye uyum sağlamak için sıklıkla kullanılır.
7. Veri minimizasyonu
İşletmenin hizmet unsurlarını sunabilmesi için gereken minimum miktarda kişisel verinin toplanması.
8. İletişim anonimleştiricileri
Anonimleştiriciler, çevrimiçi kimliği (IP adresi, e-posta adresi) tek kullanımlık, izlenemez bir kimlikle değiştirir.
Yapay zeka tabanlı gizlilik yöntemleri
9. Sentetik veri üretimi
Sentetik veri, makine öğrenimi algoritmaları da dahil olmak üzere farklı algoritmalar kullanılarak yapay olarak oluşturulan veridir. Verilerinizi üçüncü taraf kullanıcıların erişebileceği bir test ortamına dönüştürmeniz gerektiği için gizliliği artıran teknolojilerle ilgileniyorsanız, aynı istatistiksel özelliklere sahip sentetik veri oluşturmak daha iyi bir seçenektir.
10. Federasyonlu öğrenme
Federasyonlu öğrenme, veri örneklerini birbirleriyle paylaşmadan, yerel veri örneklerini tutan birden fazla merkezi olmayan uç cihaz veya sunucu üzerinde bir algoritmayı eğiten bir makine öğrenme tekniğidir. Sunucuların merkezsizleştirilmesiyle, kullanıcılar merkezi bir sunucuda veya bulut depolamada saklanması gereken veri miktarını azaltarak veri minimizasyonunu da sağlayabilirler.
Vaka Çalışması
CARRIER projesi, koroner arter hastalığı risklerini tahmin etmek ve erken teşhis ve müdahaleyi sağlamak için tıbbi, yaşam tarzı ve kişisel verilerin ikincil işlenmesini kullanmaktadır. Bununla birlikte, farklı kuruluşlardan gelen veri kümelerini birbirine bağlarken yasal standartlara uyumu sağlamalı ve yeniden tanımlama risklerine karşı koruma sağlamalı, ulusal yasalara ve Avrupa GDPR'ına uymalıdır.
Bu zorluğun üstesinden gelmek için proje, onaylanmış Docker imajlarının yürütülmesini kontrol eden ve doğrudan veri paylaşımı olmadan güvenli veri işlemeye olanak tanıyan birleşik öğrenme yöntemini kullandı.
Sonuç olarak, proje şunları sağlayabilir:
- Federasyonlu öğrenme süreçlerini desteklemek için sağlam bir yasal veri yönetişim çerçevesi geliştirin.
- Tahmin modelinin geliştirilmesi sırasında gizlilik ve veri güvenliği sağlanarak, araştırmaların devamlılığı kolaylaştırılmıştır.
- Proje aşamaları boyunca etik ve yasal uyumluluğun sağlanması için sürekli yönetişime duyulan ihtiyaç tespit edilmiştir. 5
PET pazarına genel bakış
PET (Personal Information Technology) pazarı, veri gizliliğini korumak için tasarlanmış çok çeşitli araçlar, modeller ve kütüphaneler içermektedir. Örneğin, sentetik veri üreteçleri veya veri maskeleme araçları gibi her kategori, 20'den fazla farklı araca sahiptir.
Bu araçların çok çeşitli olması nedeniyle tek tek listelemek zor. Daha anlaşılır olması için bunları gruplandırdık ve yukarıdaki kapak görselinde kapsamlı bir genel bakış sunduk.
PET'lerin en önemli kullanım alanları nelerdir?
- Test verisi yönetimi: Uygulama testleri ve veri analizi bazen üçüncü taraf sağlayıcılar tarafından yürütülür. Şirket içi olarak yürütülse bile, şirketler müşteri verilerine dahili erişimi en aza indirmelidir. Test sonuçlarını önemli ölçüde etkilemeyen uygun bir PET (Problem Test Aracı) kullanmak kuruluşlar için önemlidir.
- Finansal işlemler: Vatandaşların özel anlaşmalar ve diğer taraflarla işlemler yapma özgürlüğü nedeniyle, finans kuruluşları müşterilerinin gizliliğini korumakla yükümlüdür.
- Sağlık hizmetleri: Sağlık sektörü, hastaların elektronik sağlık kayıtlarını (EHR) toplar ve (gerektiğinde) paylaşır. Örneğin, klinik veriler çeşitli ilaç kombinasyonlarının yan etkilerini araştırmak için kullanılabilir. Sağlık şirketleri, bu gibi durumlarda PET'leri kullanarak hastaların verilerinin gizliliğini sağlar.
- Aracı kuruluşlar da dahil olmak üzere birden fazla taraf arasında veri aktarımını kolaylaştırmak: İki taraf arasında aracı olarak çalışan işletmeler için, PET'lerin kullanımı çok önemlidir çünkü bu işletmeler her iki tarafın bilgilerinin gizliliğini korumaktan sorumludur.
SSS'ler
Piyasada bulunan çok çeşitli gizlilik artırıcı araçlar (PET'ler) arasında gezinmek, işletmenizin benzersiz ihtiyaçlarına göre uyarlanmış stratejik bir yaklaşım gerektirir. Yazılım yığınınız ve BT altyapınızla optimum entegrasyon ve uyum sağlamak için aşağıdaki adımları göz önünde bulundurun:
1. İhtiyaçlarınızı ve hedeflerinizi belirleyin.
PET uygulamasını kullanarak çözmeyi hedeflediğiniz sorunları belirlemelisiniz. Bunu yapmak için şunları yapabilirsiniz:
a) Veri ortamınızı değerlendirin: İşletmenizin yönettiği verilerin hacmini ve niteliğini belirleyin. Verilerin ağırlıklı olarak yapılandırılmış mı yoksa yapılandırılmamış mı olduğunu belirleyin; çünkü bu, gereksinimlerinize en uygun PET'lerin seçimini etkiler.
b) Üçüncü taraf veri paylaşımını haritalandırın: Üçüncü taraf veri paylaşımının inceliklerini anlayın. Verileriniz harici kanallardan geçiyorsa, iletim sırasında güvenlik ve gizliliği korumak için homomorfik şifreleme gibi çözümlere öncelik verin.
c) Veri erişim ihtiyaçlarını tanımlayın:
Veri setine erişim için gereken düzeyi net bir şekilde belirleyin ve tam erişimin gerekli olup olmadığını veya yalnızca sonuç/çıktıya erişimin yeterli olup olmadığını değerlendirin. Ayrıca, gizliliği artırmak için kişisel olarak tanımlanabilir bilgileri gizleme olanağını da göz önünde bulundurun.
d) Veri kullanım amacını belirleyin : Verileri istatistiksel analiz, pazar içgörüleri, makine öğrenimi modeli eğitimi veya benzer amaçlar için kullanmayı hedeflediğinizden emin olun.
2. Farklı PET türlerini değerlendirin:
Kriptografik araçlar, veri maskeleme teknikleri ve sentetik veri üreteçleri gibi yapay zeka tabanlı çözümler olmak üzere üç ana PET (Güvenlik Teknolojisi) kategorisini göz önünde bulundurun. Hangi türün gizlilik hedeflerinize ve veri koruma ihtiyaçlarınıza en uygun olduğunu belirleyin.
3. Araçları kategorilere göre kısa listeye alın:
İhtiyaçlarınıza uygun PET kategorilerini belirledikten sonra, her kategori içindeki belirli araçları kısa listeye alın. İşlevsellik, ölçeklenebilirlik ve mevcut altyapınızla uyumluluk gibi hususları göz önünde bulundurun.
4. Bilgi işlem altyapısını değerlendirin:
Ağ ve işlem gücü kapasitelerini dikkate alarak BT altyapınızın kapsamlı bir değerlendirmesini yapın. Bu değerlendirme, kurumsal kaynaklarınızla sorunsuz bir şekilde entegre olan PET'leri seçmenize yardımcı olacaktır. Uyumluluk için yükseltme gerektirebilecek alanları belirleyin.
5. Bütçe tahsislerini göz önünde bulundurun:
Bütçe planlamasında proaktif olun ve PET çözümlerinin maliyetlerinin değişkenlik gösterebileceğini göz önünde bulundurun. Kaynakları, özel gizlilik gereksinimlerinize ve mali kapasitenize göre tahsis edin. Ölçeklenebilirlik, bakım ve seçilen PET çözümüyle ilişkili potansiyel ek maliyetler gibi faktörleri dikkate alın.
Referans Linkleri
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.