并不是所有的隐私应用程序都是一样的

2020-04-07 15:53:02 编辑：来源：

导读新的隐私法律，如欧洲通用数据保护条例(GDP R)和加州消费者隐私法案(CCPA)，催生了一个新的公司和平台广告行业，他们可以匿名您的数据，并符合法律。但麻省理工学院的研究员阿隆尼科恩说，他对这些说法有怀疑，他的团队的最新工作表明，有理由怀疑。具体来说，Cohen和Kobbi Nissim教授的一篇新的期刊文章认为，一种名为k-匿名的匿名技术-这是许多提出这种主张的公司使用的-并不能通过查看

新的隐私法律，如欧洲通用数据保护条例(GDP R)和加州消费者隐私法案(CCPA)，催生了一个新的公司和平台广告行业，他们可以匿名您的数据，并符合法律。

但麻省理工学院的研究员阿隆尼科恩说，他对这些说法有怀疑，他的团队的最新工作表明，有理由怀疑。

具体来说，Cohen和Kobbi Nissim教授的一篇新的期刊文章认为，一种名为k-匿名的匿名技术-这是许多提出这种主张的公司使用的-并不能通过查看平台更广泛的数据来阻止用户被挑出和去匿名。研究人员研究了一种新的攻击，他们称之为“谓词单挑”，其模式是一种名为“单挑”的GDP R隐私侵犯。

科恩说：“我认为可以合理地说，这些“匿名即服务”公司提出的许多索赔都是可疑的。” “本文是测试和显示他们的方法漏洞的一个步骤。”

研究小组认为，使用k-匿名来匿名数据的公司可能会使用差异隐私，这是一种新的技术，涉及精确控制的随机化来掩盖数据集中任何特定个体的存在或不存在。研究人员表明，差异隐私可以防止谓词单独攻击。

差别隐私在被认为不够充分的传统匿名方法的环境中越来越被采用。美国人口普查局正在利用差别隐私为2020年人口普查提供保密。 GDP R的采用也促使Face book使用不同的隐私来帮助社会科学家在线研究虚假信息。

科恩说：“虽然我们表现出不同的隐私可以防止谓词单独攻击，但根据法律，这不一定是完全匿名的。” 另一方面，这项工作表明，作为一般规则，你应该怀疑任何公司告诉你，他们使用k-匿名给你“GDP R遵守”。

该论文还代表了一个有趣的新例子，说明如何使用数学和计算机代码来定量地确定公司是否实际遵循法律。

科恩说：“我们认为，证明某物是粒子群算法安全的不只是一个数学概念，而是一个可以用来支持法律结论的概念，这实际上应该具有法律后果。”

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