Microsoft e Harvard analisam dados sem comprometer privacidade de usuários - TecMundo
Em colaboração com a iniciativa OpenDP, da universidade Harvard, a Microsoft desenvolveu uma plataforma de código aberto para privacidade diferencial. Trata-se de uma tecnologia cujo objetivo é gerar informações úteis através de dados sem ferir a privacidade dos usuários.
A parceria para o desenvolvimento do projeto foi anunciada no ano passado e finalmente ele será disponibilizado para o público através de uma licença livre de royalties para a Microsoft. Com a privacidade diferencial, pesquisadores e cientistas podem extrair importantes informações de um grande volume de dados não rastreáveis.
Essa tecnologia viabiliza o anonimato aplicando "ruídos" ao conjunto de dados, significantes para mascarar a origem das informações, mas não para interferir no resultado das pesquisas. Além disso, a quantidade de informações reveladas em cada consulta é calculada para interromper consultas adicionais que possam comprometer a privacidade de algum indivíduo.
Dados guardam a solução para diversos problemas da sociedade.Fonte: VisualHunt
Isso evita incidentes como o da Vivo em abril deste ano. Em 2017, a operadora de celular vendeu uma planilha de dados de localização à Secretaria de Turismo do Espírito Santo. Apesar de parecerem anônimas, as informações permitiram que o Intercept Brasil identificasse dois homens que confirmaram ser clientes da Vivo na época.
"Privacidade diferencial, o coração do marco histórico de hoje, foi inventada pela Microsoft Research há apenas 15 anos. No ciclo de vida da transformative research (termo popular na sociedade científica para pesquisas que mudam ou quebram paradigmas científicos), ainda é um campo novo. Estou empolgada para ver o que essa plataforma proporcionará.", descreve Cynthia Dwork, professora da universidade Harvard.
Esses mecanismos de discrição viabilizam análises em escalas ainda maiores e sem oferecer qualquer risco à comunidade. Essas informações podem ser utilizadas em análise de dados e em machine learning sem violar a privacidade alheia.
Desenvolvedores, pesquisadores e a comunidade acadêmica podem acessar podem usufruir da plataforma da Microsoft no GitHub para implementar nos mais variados projetos. Ademais, a companhia pede que aqueles que a utilizarem descrevam a própria experiência com a ferramenta para facilitar aprimoramentos.