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Apple apuesta por su reputación para garantizar que los datos que recopila de usted sigan siendo privados. ¿Cómo? Mediante el uso de algo llamado «Privacidad diferencial».

¿Qué es la privacidad diferencial?

Apple lo explica como tal:

Apple está utilizando la tecnología de privacidad diferencial para ayudar a descubrir los patrones de uso de una gran cantidad de usuarios sin comprometer la privacidad individual. Para ocultar la identidad de un individuo, la privacidad diferencial agrega ruido matemático a una pequeña muestra del patrón de uso del individuo. A medida que más personas comparten el mismo patrón, comienzan a surgir patrones generales que pueden informar y mejorar la experiencia del usuario.

La filosofía detrás de la privacidad diferencial es la siguiente: cualquier usuario cuyo dispositivo, ya sea un iPhone, iPad o Mac, agregue un cálculo a un grupo más grande de datos agregados (una imagen grande formada por diferentes imágenes más pequeñas), no debe revelarse como la fuente, y mucho menos qué datos aportaron.

Apple tampoco es la única empresa que hace esto; tanto Google como Microsoft lo estaban usando incluso antes. Pero Apple lo popularizó al hablar de él en detalle en su discurso de apertura de la WWDC de 2016 .

Entonces, ¿en qué se diferencia esto de otros datos anónimos? Bueno, los datos anónimos aún se pueden usar para deducir información personal si sabes lo suficiente sobre una persona.

Digamos que un hacker puede acceder a una base de datos anónima que revela la nómina de una empresa. Digamos que también saben que el Empleado X se está trasladando a otra área. El hacker podría simplemente consultar la base de datos antes y después de que el Empleado X se mueva y deducir fácilmente sus ingresos.

Para proteger la información confidencial del Empleado X, la Privacidad Diferencial altera los datos con «ruido» matemático y otras técnicas de modo que si consulta la base de datos, solo recibirá una aproximación de cuánto (o cualquier otra persona) se le pagó al Empleado X.

Por lo tanto, su privacidad se preserva debido a la «diferencia» entre los datos proporcionados y el ruido que se le agrega, por lo que es lo suficientemente vago como para que sea prácticamente imposible saber si los datos que está viendo son realmente de un individuo en particular.

¿Cómo funciona la privacidad diferencial de Apple?

La privacidad diferencial es un concepto relativamente nuevo , pero la idea es que pueda brindarle a una empresa información detallada basada en los datos de sus usuarios, sin saber qué dicen exactamente esos datos o de quién se originan.

Apple, por ejemplo, se basa en tres componentes para hacer que su versión de la privacidad diferencial funcione en su dispositivo Mac o iOS: hash, submuestreo e inyección de ruido.

El hash toma una cadena de texto y la convierte en un valor más corto con una longitud fija y mezcla estas claves en cadenas irreversiblemente aleatorias de caracteres únicos o «hash». Esto oscurece sus datos para que el dispositivo no almacene ninguno de ellos en su forma original.

El submuestreo significa que en lugar de recopilar cada palabra que escribe una persona, Apple solo usará una muestra más pequeña de ellas. Por ejemplo, digamos que tiene una larga conversación de texto con un amigo que usa emoji de manera generosa. En lugar de recopilar toda la conversación, el submuestreo podría usar solo las partes que le interesan a Apple, como el emoji.

Finalmente, su dispositivo inyecta ruido, agregando datos aleatorios al conjunto de datos original para hacerlo más vago. Esto significa que Apple obtiene un resultado que se ha enmascarado ligeramente y, por lo tanto, no es del todo exacto.

Todo esto sucede en su dispositivo, por lo que ya se ha acortado, mezclado, muestreado y difuminado incluso antes de que se envíe a la nube para que Apple lo analice.

¿Dónde se utiliza la privacidad diferencial de Apple?

Hay una variedad de casos en los que Apple podría querer recopilar datos para mejorar sus aplicaciones y servicios. Sin embargo, en este momento, Apple solo usa la privacidad diferencial en cuatro áreas específicas.

• Cuando suficientes personas reemplacen una palabra con un emoji en particular, se convertirá en una sugerencia para todos.
• Cuando se agregan nuevas palabras a suficientes diccionarios locales para que se consideren comunes, Apple también las agregará al diccionario de todos los demás.
• Puede usar un término de búsqueda en Spotlight, y luego proporcionará sugerencias de aplicaciones y abrirá ese enlace en dicha aplicación o le permitirá instalarlo desde la App Store. Por ejemplo, digamos que busca «Star Trek», lo que sugiere la aplicación IMDB. Cuantas más personas abran o instalen la aplicación IMDB, más aparecerá en los resultados de búsqueda de todos.
• Proporcionará resultados más precisos para las sugerencias de búsqueda en notas. Por ejemplo, digamos que tiene una nota con la palabra «manzana». Realiza una búsqueda y le brinda resultados no solo para la definición del diccionario, sino también para el sitio web de Apple, las ubicaciones de las tiendas Apple, etc. Presumiblemente, cuantas más personas hagan clic en ciertos resultados, más altos y más a menudo aparecerán en la búsqueda para todos los demás.

Usemos emojis como ejemplo. En iOS 10, Apple introdujo una nueva función de reemplazo de emoji en iMessage. Escribe la palabra «amor» y puedes reemplazarla con un emoji de corazón. escribe la palabra «perro» y, lo has adivinado, puedes reemplazarla con un emoji de perro.

De manera similar, es posible que su iPhone prediga qué emoji desea, de modo que, si escribe un mensaje «Voy a pasear al perro», su iPhone le sugerirá el emoji del perro.

Entonces, Apple toma todos esos pequeños fragmentos de datos de iMessage que recopila, los examina en su conjunto y puede deducir patrones de lo que la gente está escribiendo y en qué contexto. Esto significa que su iPhone puede brindarle opciones más inteligentes porque se beneficia de todas esas conversaciones de texto que otros están creando y piensa, «este es probablemente el emoji que desea».

Se necesita un pueblo (de emoji)

La desventaja de la privacidad diferencial es que no proporciona resultados precisos en muestras pequeñas. Su poder radica en hacer que los datos específicos sean vagos para que no se puedan atribuir a ningún usuario. Para que funcione y funcione bien, muchos usuarios deben participar.

Es como mirar una foto en mapa de bits muy de cerca. No podrás ver lo que es si miras solo unos pocos bits, pero cuando das un paso atrás y miras todo, la imagen se vuelve más clara y definida, incluso si no es muy alta. resolución.

Por lo tanto, para mejorar el reemplazo y la predicción de emojis (entre otras cosas), Apple necesita recopilar datos de iPhone y Mac de todo el mundo para brindarle una imagen cada vez más clara de lo que la gente está haciendo y así mejorar sus aplicaciones y servicios. Recurre a todos estos datos aleatorios, ruidosos y de colaboración colectiva, y los extrae en busca de patrones, como cuántos usuarios están usando el emoji melocotón en lugar de «trasero».

Por lo tanto, el poder de la privacidad diferencial se basa en que Apple pueda examinar grandes cantidades de datos agregados, al tiempo que se asegura de que no sepa quién les envía esos datos.

Cómo excluirse de la privacidad diferencial en iOS y macOS

Sin embargo, si aún no está convencido de que la privacidad diferencial sea adecuada para usted, está de suerte. Puede optar por no participar directamente en la configuración de su dispositivo.

En su dispositivo iOS, toque abrir «Configuración» y luego «Privacidad».

En la pantalla Privacidad, toque «Diagnóstico y uso».

Finalmente, en la pantalla Diagnóstico y uso, toque «No enviar».

En macOS, abra las Preferencias del sistema y haga clic en «Seguridad y privacidad».

En las preferencias de Seguridad y Privacidad, haga clic en la pestaña «Privacidad» y luego asegúrese de que «Enviar datos de diagnóstico y uso a Apple» no esté marcado. Tenga en cuenta que deberá hacer clic en el icono de candado en la esquina inferior izquierda e ingresar la contraseña del sistema antes de poder realizar este cambio.

Obviamente, la privacidad diferencial es mucho más , tanto en teoría como en aplicación, que esta explicación simplificada. Su carne y sus papas dependen en gran medida de algunas matemáticas serias y, como tal, puede volverse bastante pesado y complicado.

Sin embargo, es de esperar que esto le dé una idea de cómo funciona y que se sienta más seguro de que las empresas recopilan ciertos datos sin temor a ser identificados.