Privacy-Enhancing Computation

image featured from : unsplash.com

Komputasi Peningkatan Privasi atau Privacy-Enhancing Computation dijelaskan Tidak ada definisi komprehensif yang sepenuhnya menggabungkan nuansa komputasi yang meningkatkan privasi. Paling tepat digambarkan sebagai sekelompok teknologi beragam yang bekerja sama untuk mengamankan tingkat tertinggi dari konservasi data pribadi. Teknologi yang meningkatkan privasi dan melindungi data dari pelanggaran, pantai, dan serangan peretas digunakan dan dikendalikan oleh komputasi yang meningkatkan privasi. Data dapat dibagikan secara bebas dan tanpa gangguan sekaligus memastikan privasi dan keamanan. Menurut perusahaan riset dan konsultasi teknologi Gartner, pada tahun 2025, 50% bisnis besar akan mengadopsi komputasi yang meningkatkan privasi untuk memproses data di iklim yang tidak tepercaya dan kasus penggunaan analitik data multipartai.

1. Tiga bentuk Komputasi Peningkatan Privasi atau Privacy-Enhancing Computation

Lingkungan data tepercaya yang memungkinkan pemrosesan data yang aman pembelajaran mesin sadar privasi dengan kemampuan analitis. Penggunaan enkripsi homomorfik untuk menjaga kerahasiaan data melalui transformasi algoritma Gartner juga menambahkan bahwa tren komputasi yang meningkatkan privasi tidak mudah dijalankan di lingkungan bisnis. Ini adalah proses rumit yang membutuhkan waktu lama untuk diterapkan, dengan beberapa bisnis menunggu bertahun-tahun untuk mendapatkan keuntungan sepenuhnya. Alasan utama mengapa bisnis memilih untuk menerapkan penghitungan peningkatan privasi adalah untuk mencegah dan mencegah risiko privasi. Setiap organisasi yang tidak melindungi infrastrukturnya berisiko menjadi sasaran penjahat dan mengorbankan data penting. Undang-undang perlindungan data seperti GDPR dan CCPA memaksa organisasi untuk menyiapkan tindakan pengamanan untuk data konsumen yang dikompilasi. Ini adalah jaring pengaman yang diberlakukan untuk menghentikan bisnis dari kerugian finansial yang terkait dengan pelanggaran data. Menjaga data penting di era transformasi digital adalah komponen kunci untuk prosedur migrasi data yang sukses. Ini melindungi bisnis dari potensi bahaya sambil menjamin bahwa interpretasi data memengaruhi keaslian, disposisi, dan kepentingan mendasar individu.

1. Bagaimana Teknologi Meningkatkan Privasi?

Teknologi meningkatkan privasi dengan mengizinkan akses aman ke data klien. Contoh bagusnya adalah perusahaan AI yang membutuhkan akses terlindungi ke data klien untuk membangun model pembelajaran mesin. Teknologi peningkatan privasi (PET) adalah satu-satunya cara yang aman untuk mencapai hal ini sekaligus memungkinkan bisnis untuk memanfaatkan dan mengkomersialkan akumulasi data non-sensitif. Teknologi peningkatan privasi tidak hanya mengubah aksesibilitas informasi tetapi juga bekerja untuk mengubah standar privasi. Bagi konsumen, teknologi Inovatif memungkinkan pengguna sehari-hari untuk mengambil tindakan cepat dan mengamankan informasi pribadi yang seharusnya dikirim ke pihak ketiga. Untuk bisnis, teknologi peningkatan privasi memungkinkan mereka melacak aliran data mereka, termasuk data yang ditransfer yang menangkap kapan, siapa, dan kondisi transfer.

1. Apa itu Komputasi Privasi?

Komputasi privasi adalah teknologi komputasi awan yang kuat yang melindungi data sensitif dan melindunginya dalam kantong CPU selama siklus pemrosesan. Data yang disempurnakan dan metode yang digunakan untuk memprosesnya hanya dapat diperoleh melalui penggunaan kode program resmi. Jaringan komputasi privasi hampir tidak terlihat dan tidak dapat dilacak atau dikenali oleh penyerang atau penyedia cloud. Privasi data cloud menjadi lebih penting dari sebelumnya selama era digital, karena semakin banyak bisnis mengotomatiskan proses dan mengambil langkah-langkah untuk bergerak dengan kekuatan penuh ke bentangan digital. Komputasi privasi bertujuan untuk memberikan jaminan kepada bisnis dan memfasilitasi transfer data sensitif ke layanan cloud publik. Komputasi privasi menghilangkan paparan keamanan data yang bertahan lama dengan melindungi data yang sedang digunakan selama pemrosesan atau runtime.

1. Manakah Teknologi Peningkat Privasi yang Fundamental dan Dibangun dengan Baik?

Ada beberapa teknologi peningkatan privasi masa depan yang sedang diteliti, dikembangkan, dan diterapkan oleh bisnis dari seluruh dunia. Ini termasuk tetapi tidak terbatas pada teknologi pengungkapan terbatas, kredensial anonim, penegakan ketentuan penanganan data, dan log transaksi data. Pelanggaran privasi dan kurangnya kemandirian dalam pemahaman analitis hanyalah dua alasan mengapa teknologi peningkatan privasi sangat penting bagi budaya digital modern.

Ini adalah beberapa contoh umum dari teknologi peningkatan privasi:

1. Algoritma Kriptografi – Enkripsi homomorfik adalah teknik cipher cerdas yang memfasilitasi operasi komputasi pada data terenkripsi. Informasi yang dihasilkan sepenuhnya dienkripsi dan ketika didekripsi, sangat cocok dengan data sistem yang memungkinkan pengguna akhir untuk mentransfer, menganalisis, dan mengembalikan data tersebut.
2. Teknik Penyembunyian Data – Teknik penyembunyian data dapat digunakan oleh bisnis yang ingin melindungi informasi sensitif dalam kumpulan data. Kebingungan adalah istilah sentral yang terkait dengan penyembunyian data dan menjelaskan metode yang digunakan untuk membangun kembali informasi sensitif melalui penggunaan data yang mengalihkan dan menyesatkan dari profil atau log.
3. Algoritma AI & ML – Data sintetik dibuat secara artifisial melalui penggunaan beberapa algoritme termasuk algoritme ML yang kuat. Teknologi peningkatan privasi dalam konteks ini dapat digunakan untuk mengubah data menjadi lingkungan pengujian yang dapat digunakan bersama oleh pihak ketiga.

1. Mengapa Komputasi Peningkatan Privasi Penting Untuk Transformasi Digital?

Lingkungan kerja pasca-Covid telah melihat migrasi besar-besaran ke jaringan berbasis cloud ketika inisiatif transformasi digital mulai beraksi pada saat yang sama ketika ekonomi meningkat. Data adalah aspek terpenting dari bisnis modern. Komputasi yang meningkatkan privasi hanyalah salah satu cara bisnis mengubah pandangan digital mereka. Saat kami bekerja untuk menjadi lebih otonom dan merampingkan proses berulang, bermigrasi ke cloud sangat penting untuk kebijakan transisi berbasis data yang memungkinkan Anda beradaptasi secara real-time. Dalam konteks ini, transformasi digital dapat digambarkan sebagai perubahan budaya yang mengharuskan organisasi untuk berulang kali menantang kondisi yang ada dengan menggunakan kebijakan yang mengedepankan investigasi dan inovasi. Hal ini secara langsung berkorelasi dengan penerapan perhitungan peningkatan privasi yang memungkinkan penerapan langkah-langkah keamanan berlapis, yang memiliki manfaat terukur jangka panjang baik bagi bisnis maupun konsumen.

Milano – UKDW 2018