सालों से ऐप्पल की गोपनीयता के प्रति लंबी प्रतिबद्धता रही है जो इसके कई प्रतिस्पर्धियों द्वारा साझा नहीं की जाती है। जबकि Google और माइक्रोसॉफ्ट व्यक्तिगत डेटा को चूसने में खुश हैं, जहां हैकर्स और सरकार का फायदा हो सकता है, ऐप्पल ने ऐसा करने से इनकार कर दिया है। उदाहरण के तौर पर, ऐप्पल ने अपने विश्वव्यापी डेवलपर्स सम्मेलन में घोषणा की कि सभी आईओएस ऐप्स को वर्ष के अंत तक वेब संचार एन्क्रिप्ट करना होगा।

लेकिन ऐप्पल को अपनी सेवाओं को वैयक्तिकृत करने के लिए डेटा की आवश्यकता है और पता है कि उनके ग्राहक क्या समायोजन चाहते हैं, इसलिए मंगलवार को एप्पल के वरिष्ठ उपाध्यक्ष सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग क्रेग फेडेरीघी ने अंतर गोपनीयता नामक एक अवधारणा पर चर्चा की जो आईओएस 10 सॉफ्टवेयर में होगा।

ऐप्पल अंतर गोपनीयता के अनुसार "व्यक्तिगत गोपनीयता समझौता किए बिना बड़ी संख्या में उपयोगकर्ताओं के उपयोग पैटर्न की खोज में मदद मिलेगी।" विचार यह है कि जब ऐप्पल अपनी सेवाओं को बेहतर बनाने के लिए कुल मिलाकर उपयोगकर्ता डेटा देख सकता है, तो किसी के लिए यह असंभव होगा किसी एक उपयोगकर्ता के बारे में डेटा। इसमें ऐप्पल, साथ ही हैकर और सरकारें शामिल हैं।

गोपनीयता के साथ समस्याएं

कुल मिलाकर डेटा प्राप्त करना संभव है लेकिन व्यक्तिगत स्तर पर नहीं? यह समझने के लिए कि हमें उपयोगकर्ता गोपनीयता की सुरक्षा के पीछे चुनौतियों से शुरुआत करने की आवश्यकता है।

ज्यादातर कंपनियां आपकी गोपनीयता की सुरक्षा के लिए कुछ प्रयास करती हैं, और वे अक्सर आपके डेटा को अनामित करते हैं और व्यक्तिगत जानकारी प्रकाशित करने से इनकार करते हैं। लेकिन लोग आपके व्यक्तिगत डेटा को जानने के लिए किस डेटा का खुलासा कर सकते हैं इसका उपयोग कर सकते हैं।

यह इंटरनेट फोरम उपयोगकर्ता की वास्तविक-जीवन पहचान को खोजने के लिए तुलनीय है। आपके पास उनका असली नाम या फोन नंबर नहीं होगा, लेकिन आप ध्यान दें कि फोरम उपयोगकर्ता न्यूयॉर्क में रहता है और इस रेस्टोरेंट में एक तिथि पर चला गया। इस तरह के तथ्यों का उपयोग करके आप इसे तब तक सीमित कर सकते हैं जब तक कि आप उनकी वास्तविक पहचान नहीं खोज सकें। और वायर्ड ने बताया कि शोधकर्ता 2007 में ऐसा कुछ करने में सक्षम थे जब नेटफ्लिक्स ने "अज्ञात" ग्राहकों की एक सूची प्रकाशित की थी।

इससे पता चलता है कि अगर कोई कंपनी व्यक्तिगत जानकारी छिपाने की कोशिश करती है, तो हैकर्स व्यक्तिगत डेटा को एकत्र करने के लिए जो जानकारी लेते हैं, उसका उपयोग कर सकते हैं। और अगर कंपनी उनके पास मौजूद सभी जानकारी छिपाने की कोशिश करती है, तो वे इसे अपने अंत में उपयोग नहीं कर सकते हैं।

लेकिन क्या होगा यदि सारी जानकारी अस्पष्ट है?

विभेदक गोपनीयता के पीछे विचार

यही अंतर गोपनीयता कार्य करने के लिए निर्धारित करता है। यह शोर के साथ डेटा को एल्गोरिदमिक रूप से अस्पष्ट करता है ताकि हैकर्स कभी भी यह समझ न सके कि किसी भी व्यक्ति ने क्या कहा है।

अंतर गोपनीयता के पीछे कई विचार सैद्धांतिक हैं, तकनीकी वैज्ञानिकों और क्रिप्टोलॉजिस्ट द्वारा काम किया जाता है। लेकिन Engadget के अनुसार अंतर गोपनीयता के सह-आविष्कारक सिंथिया डवर्क, एक सर्वेक्षणकर्ता का उपयोग करके यह कैसे काम कर सकता है इसका एक उदाहरण देता है, जो किसी से पूछता है कि क्या उन्होंने परीक्षा में धोखा दिया है या नहीं:

जवाब देने से पहले, व्यक्ति को सिक्का फ़्लिप करने के लिए कहा जाता है। यदि यह प्रमुख है, तो प्रतिक्रिया ईमानदार होनी चाहिए लेकिन सिक्के का नतीजा साझा नहीं किया जाना चाहिए। यदि सिक्के पूंछ आता है, तो व्यक्ति को दूसरा सिक्का फ़्लिप करने की आवश्यकता होती है; यदि वह सिर है, तो प्रतिक्रिया "हां" होनी चाहिए। यदि दूसरा पूंछ है, तो यह "नहीं" है।

चूंकि लंबे समय तक एक सिक्का सिर या पूंछ के समय के बारे में पचास प्रतिशत आना चाहिए, सर्वेक्षक लगभग अनुमान लगा सकता है कि कुल मिलाकर कितने लोगों ने अपनी परीक्षा में धोखा दिया था। लेकिन अगर एक दुर्भावनापूर्ण एजेंसी को पता चलता है कि एक विशेष व्यक्ति ने "हां" का उत्तर दिया है, तो उसे पता नहीं है कि ऐसा इसलिए है क्योंकि व्यक्ति परीक्षण पर धोखा दे रहा है या क्योंकि उसने पूंछ मिलने के बाद ऐसा कहा और उसके सिक्का फ्लिप पर सिर लगा।

वास्तविक अंतर गोपनीयता एल्गोरिदम अधिक जटिल हैं लेकिन सिक्का फ्लिप उदाहरण के समान होंगे। व्यक्तिगत डेटा अस्पष्ट करने के लिए गणितीय "शोर" बनाकर, किसी भी व्यक्ति को किसी भी डेटा बिंदु को जानना असंभव है, भले ही वह एल्गोरिदम जानता हो।

संभावित चिंताओं

विभेदक गोपनीयता का मतलब यह हो सकता है कि ऐप्पल और अन्य कंपनियां डेटा प्राप्त कर सकती हैं जो उनके ग्राहकों की गोपनीयता की रक्षा करते समय उनकी सहायता करती है। लेकिन तथ्य यह है कि अंतर गोपनीयता के आसपास के अधिकांश काम काफी हद तक सैद्धांतिक हैं, और यह कैसे काम कर सकता है के बारे में कोई छोटे पैमाने पर परीक्षण नहीं किया गया है।

इसे बड़े पैमाने पर कार्यान्वित करना, जैसे ऐप्पल आईओएस के साथ काम करने की योजना बना रहा है, छोटे पैमाने पर परीक्षणों के बिना जोखिम भरा है।

हालांकि, अंतर गोपनीयता एक छोटे पैमाने पर लगभग उपयोगी नहीं है। गणितीय शोर डेटा को एक छोटे से नमूना आकार में अधिक अस्पष्ट कर देगा, पूरी तरह से गलत डेटा की संभावनाओं को बढ़ाएगा। उपर्युक्त सिक्का उदाहरण के बारे में सोचें। अगर सर्वेक्षक ने केवल 10 लोगों का सर्वेक्षण किया, तो यह संभव है कि आठ लोग "पूंछ" फिसल सकें, और उनका सर्वेक्षण बेकार होगा। लेकिन अगर उन्होंने 10, 000 का सर्वेक्षण किया, तो यह बहुत कम संभावना है कि 8, 000 लोग "पूंछ" फिसल गए, और इस प्रकार वह अपने डेटा पर बेहतर भरोसा कर सकते हैं।

विभेदक गोपनीयता एक कठिन समझने वाली अवधारणा है। लेकिन अगर ऐप्पल सफल होता है, तो यह गंभीरता से बदल सकता है कि कंपनियां डेटा कैसे प्राप्त करती हैं। हालांकि कंपनियां उपयोगकर्ता डेटा लेने में खुश होंगी, तथ्य यह है कि व्यक्तिगत गोपनीयता को प्रभावित किए बिना डेटा एकत्र करने का कोई तरीका कंपनी और ग्राहक के बीच बड़े प्रभाव डाल सकता है।