A Apple está apostando em sua reputação para garantir que os dados que coleta de tu permaneçam privados. Como? Usando algo chamado “Privacidade diferencial”.
Índice
O que é privacidade diferencial?
A Apple explica assim:
A Apple está usando a tecnologia de privacidade diferencial para ajudar a descobrir os padrões de uso de um grande número de utilizadores sem comprometer a privacidade individual. Para obscurecer a identidade de um indivíduo, a Privacidade Diferencial adiciona ruído matemático a uma pequena amostra do padrão de uso do indivíduo. À medida que mais pessoas compartilham o mesmo padrão, padrões gerais começam a surgir, o que pode informar e aprimorar a experiência do utilizador.
A filosofia por trás da privacidade diferencial é esta: qualquer utilizador cujo dispositivo, seja um iPhone, iPad ou Mac, adiciona uma computação a um conjunto maior de dados agregados (uma grande imagem formada a partir de várias imagens menores), não deve ser revelado como a fonte, sem falar com quais dados eles contribuíram.
A Apple também não é a única empresa que faz isto – tanto o Google quanto a Microsoft já o usavam antes. Mas a Apple o popularizou falando sobre ele em detalhes em sua palestra de 2016 na WWDC .
Então, como isto é diferente de outros dados anônimos, tu pergunta? Bem, dados anônimos ainda podem ser usados para deduzir informações pessoais, se tu souber o suficiente sobre uma pessoa.
Digamos que um hacker possa acessar um banco de dados anônimo que revela a folha de pagamento de uma empresa. Digamos que eles também saibam que o funcionário X está se mudando para outra área. O hacker poderia então simplesmente consultar o banco de dados antes e depois da mudança do funcionário X e deduzir facilmente sua receita.
Para proteger as informações confidenciais do Funcionário X, a Privacidade Diferencial altera os dados com “ruído” matemático e outras técnicas de forma que, se tu consultar o banco de dados, receberá apenas uma estimativa de quanto (ou qualquer outra pessoa) o Funcionário X recebeu.
Portanto, sua privacidade é preservada devido à “diferença” entre os dados fornecidos e o ruído adicionado a eles, então é vago o suficiente para que seja virtualmente impossível saber se os dados que tu está vendo são realmente de um determinado indivíduo.
Como funciona a privacidade diferencial da Apple?
Privacidade diferencial é um conceito relativamente novo , mas a ideia é que ela pode fornecer a uma empresa percepções aguçadas com base nos dados de seus utilizadores, sem saber exatamente o que esses dados dizem ou de quem eles se originam.
A Apple, por exemplo, depende de três componentes para fazer sua abordagem de Privacidade Diferencial funcionar em seu Mac ou dispositivo iOS: hashing, subamostragem e injeção de ruído.
O hash pega uma string de texto e a transforma em um valor menor com um comprimento fixo e mistura essas chaves em strings irreversivelmente aleatórias de caracteres únicos ou “hash”. isto obscurece seus dados para que o dispositivo não armazene nada em sua forma original.
Subamostragem significa que, em vez de coletar cada palavra que uma pessoa digitar, a Apple usará apenas uma amostra menor delas. Por exemplo, digamos que tu tenha uma longa conversa de texto com um amigo usando liberalmente emoji. Em vez de coletar toda a conversa, a subamostragem pode usar apenas as partes nas quais a Apple está interessada, como o emoji.
Por fim, seu dispositivo injeta ruído, adicionando dados aleatórios ao conjunto de dados original para torná-lo mais vago. isto significa que a Apple obtém um resultado que foi mascarado levemente e, portanto, não é muito exato.
Tudo isto acontece no seu dispositivo, então ele já foi encurtado, misturado, amostrado e desfocado antes mesmo de ser enviado para a nuvem para que a Apple analise.
Onde é usada a privacidade diferencial da Apple?
Existem vários casos em que a Apple pode querer coletar dados para melhorar seus aplicações e serviços. No momento, porém, a Apple está usando a privacidade diferencial apenas em quatro áreas específicas.
- Quando um número suficiente de pessoas substitui uma palavra por um emoji específico, isto se torna uma sugestão para todos.
- Quando novas palavras são adicionadas a dicionários locais suficientes para serem consideradas comuns, a Apple as adiciona ao dicionário de todos os outros também.
- tu pode usar um termo de pesquisa no Spotlight e, em seguida, ele fornecerá sugestões de aplicações e abrirá este link no aplicação ou permitirá que tu o instale a partir da App Store. Por exemplo, digamos que tu pesquise “Star Trek”, o que sugere o aplicação IMDB. Quanto mais pessoas abrirem ou instalarem o aplicação IMDB, mais ele aparecerá nos resultados de pesquisa de todos.
- Ele fornecerá resultados mais precisos para dicas de pesquisa em notas. Por exemplo, digamos que tu tenha uma nota com a palavra “maçã” nela. tu faz uma pesquisa e ela fornece resultados não apenas para a definição do dicionário, mas também para o site da Apple, localizações das Apple Stores e assim por diante. Presumivelmente, quanto mais pessoas tocam em determinados resultados, mais alto e com maior frequência eles aparecerão na Pesquisa para todos os outros.
Vamos usar emojis como exemplo. No iOS 10, a Apple introduziu um novo recurso de substituição de emoji no iMessage. Digite a palavra “amor” e tu pode substituí-la por um emoji de coração. digite a palavra “cachorro” e – tu adivinhou – tu pode substituí-la por um emoji de cachorro.
Da mesma forma, é possível que o seu iPhone preveja qual emoji tu deseja, de modo que, se tu estiver digitando uma mensagem “Vou passear com o cachorro”, seu iPhone irá sugerir o emoji do cachorro.
Portanto, a Apple pega todos os pequenos pedaços de dados do iMessage que coleta, examina-os como um todo e pode deduzir padrões a partir do que as pessoas estão digitando e em que contexto. isto significa que seu iPhone pode oferecer escolhas mais inteligentes, pois ele se beneficia de todas as conversas de texto que outras pessoas estão criando e pensam: “este é provavelmente o emoji que tu deseja”.
It Takes a Village (of Emoji)
A desvantagem da privacidade diferencial é que ela não fornece resultados precisos em amostras pequenas. Seu poder está em tornar vagos os dados específicos para que não possam ser atribuídos a nenhum utilizador. Para que funcione e funcione bem, muitos utilizadores devem participar.
É como olhar para uma foto em bitmap de muito perto. tu não será capaz de ver o que é se olhar apenas alguns pedaços, mas quando tu dá um passo para trás e olha para a coisa toda, a imagem se torna mais clara e definida, mesmo que não seja muito alta resolução.
Assim, a fim de melhorar a substituição e previsão de emojis (entre outras coisas), a Apple precisa coletar dados do iPhone e Mac de todo o mundo para dar uma imagem cada vez mais clara do que as pessoas estão fazendo e, assim, melhorar seus aplicações e serviços. Ele se transforma em todos esses dados randomizados, barulhentos e de crowdsourcing e os extrai de padrões, como quantos utilizadores estão usando o emoji de pêssego no lugar de “bunda”.
Portanto, o poder da privacidade diferencial depende da capacidade da Apple de examinar grandes quantidades de dados agregados, garantindo ao mesmo tempo que ninguém sabe quem está enviando esses dados.
Como desativar a privacidade diferencial no iOS e macOS
Se tu ainda não está convencido de que a privacidade diferencial é certa para tu, tu está com sorte. tu pode optar por sair diretamente nas configurações do seu dispositivo.
No seu dispositivo iOS, toque em “Configurações” e depois em “Privacidade”.
Na ecrã de privacidade, toque em “Diagnóstico e uso”.
Finalmente, na ecrã Diagnósticos e uso, toque em “Não enviar”.
No macOS, abra as Preferências do Sistema e clica em “Segurança e Privacidade”.
Nas preferências de Segurança e Privacidade, clica na guia “Privacidade” e certifique-se de que a opção “Enviar diagnóstico e dados de uso para a Apple” esteja desmarcada. Observe que tu precisará clicar no ícone de cadeado no canto inferior esquerdo e inserir a palavra-passe do sistema antes de fazer esta alteração.
Obviamente, há muito mais na privacidade diferencial , tanto na teoria quanto na aplicação, do que esta explicação simplificada. A carne e as batatas disso dependem fortemente de alguma matemática séria e, como tal, pode ficar bem pesado e complicado.
Esperançosamente, no entanto, isto lhe dará uma ideia de como funciona e que tu se sinta mais confiante quanto à coleta de determinados dados pelas empresas sem medo de ser identificada.
