PRIVACIDAD DIFERENCIAL

PRIVACIDAD DIFERENCIAL

La capacidad de acumular, almacenar, manipular y analizar la información de millones de personas a la vez ha abierto una vasta frontera de nuevos métodos de investigación. Pero, si estos métodos se utilizan en favor de nuevos modelos de negocios o nuevos descubrimientos científicos, también plantean preguntas para los individuos cuya información compone estos grandes conjuntos de datos. ¿Puede alguien realmente garantizar que la información de estos individuos se mantendrá en privado? Es la pregunta que Roth (2015) está tratando de responder.

Antes de comenzar a tratar directamente con la privacidad referencial es necesario definir un término muy importante: aleatorización. El grupo de trabajo sobre protección de datos del artículo 29 (2014, p. 13) define la aleatorización como una familia de técnicas que modifican la veracidad de los datos a fin de eliminar el estrecho vínculo existente entre los mismos y la persona. Si los datos se hacen lo suficientemente ambiguos, no podrán remitir a una persona concreta.

La privacidad diferencial forma parte de la mencionada familia de técnicas de aleatorización, aunque con un enfoque algo distinto. En la práctica, la introducción de ruido se realiza justo antes de difundir el conjunto de datos, en cambio, la privacidad diferencial puede ser utilizada cuando el responsable del tratamiento de datos crea vistas anonimizadas de un conjunto de datos, mientras mantiene una copia de los datos originales. Dichas vistas anonimizadas suelen generarse a partir de un subconjunto de consultas realizadas por una tercero. Este subconjunto contiene cierto ruido aleatorio que se agrega de manera deliberada con posterioridad. La privacidad diferencial, según Felten (2012), ayuda al responsable del tratamiento a decidir cuánto ruido debe añadir, y en qué forma, con el fin de obtener las garantías de privacidad necesarias. Dentro de este contexto, se hace sumamente necesario tener una supervisión continua para determinar cualquier probabilidad de que una persona sea identificada dentro del conjunto de resultados de las consultas. No obstante, se debe aclarar que con las técnicas de privacidad diferencial los datos originales no se ven alterados.

El enfoque de privacidad diferencial asegura que las personas que consultan las grandes bases de datos vean sólo las tendencias representativas y no puedan jugar con sus búsquedas para revelar información sobre individuos específicos en el conjunto.

Una de las ventajas que ofrece la privacidad diferencial radica en que el conjunto de datos que puede ser obtenido por un tercero autorizado es el resultado de una consulta concreta, más no de una publicación de un único conjunto de datos. Con el objetivo de que los terceros no accedan a información que no están autorizados a consultar, el responsable del tratamiento debe llevar un control de todas las solicitudes y consultas realizadas.

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