Oasis Labs lanza un proyecto en etapa inicial con BMW Group para construir la próxima generación de tecnología de privacidad de datos.
Introducción
Los datos son el elemento vital de las empresas modernas. Impulsa productos, impulsa decisiones y cierra acuerdos comerciales; sin embargo, con más datos, aumenta el riesgo de exposición, fugas accidentales y violaciones de la privacidad. Regulaciones recientes como GDPR y CCPA han tomado medidas para proteger la privacidad individual, pero también agregan una nueva barrera significativa al uso de datos que solo la nueva tecnología puede resolver.
Oasis Labs ofrece tecnologías informáticas confidenciales y de privacidad que pueden permitir el uso responsable de los datos , donde las personas retienen el control de sus datos como propietarios soberanos de la información que producen, y las corporaciones usan estos datos con el consentimiento de las personas con tecnologías que preservan la privacidad y la confidencialidad individual. . La solución aprovecha una nueva y poderosa marca de tecnología llamada privacidad diferencial para brindar garantías de privacidad programáticas para el acceso a un conjunto de datos en particular.
Oasis Labs está trabajando con BMW Group en un proyecto en etapa inicial para crear soluciones de privacidad innovadoras que aprovechen la privacidad diferencial y establezcan un nuevo estándar para el uso responsable de datos en la industria automotriz.
Un caso a favor de la privacidad diferencial
Imagina que tienes una base de datos de salarios de empleados. Suponga que una consulta que permite en la base de datos es el salario promedio de los empleados en la base de datos. Si Bob conoce la cantidad de empleados en la empresa y ejecuta esta consulta antes y después de que Chloe se una a la organización, entonces Bob puede calcular el salario de Chloe como se muestra a continuación.
- Bob conoce el número k de empleados en su empresa
- Bob ejecuta una consulta de salario promedio y obtiene N
- Chloe se une a su empresa
- Bob ejecuta la consulta de salario promedio y obtiene M
- Salario de Chloe = M (k + 1) – Nk
La privacidad diferencial es una técnica que garantiza que los resultados de las consultas estadísticas no se pueden utilizar para recopilar información sobre individuos específicos o acceder de manera más amplia a filas específicas en una base de datos. Solo se puede acceder a la información en conjunto. La solución Oasis para privacidad diferencial funciona para bases de datos SQL y se basa en la reescritura de consultas. Las garantías que se brindan y el mecanismo que se utiliza se muestran en las Figuras 1 y 2. Una de las ventajas de usar un enfoque de reescritura de consultas es que cualquier base de datos que admita un dialecto SQL que incluya las funciones matemáticas abs, random, ln y sign se puede utilizar como base de datos de backend. El mecanismo hace que las consultas sean intrínsecamente privadas. Una vez reescrito, la consulta se puede enviar a la base de datos y los resultados son diferencialmente privados.
Brindar soluciones privadas diferenciadas para BMW Group
En una nueva etapa inicial, Oasis Labs está trabajando con BMW Group para probar aplicaciones de privacidad diferencial en sus sistemas internos.
Esta solución permite que tanto los equipos internos como los socios externos accedan a los datos sin dejar de cumplir y proteger la privacidad del usuario. T
odos los accesos pueden conservarse en un libro mayor para permitir la auditoría basada en el consentimiento, y la plataforma Oasis Labs puede verificar todas las políticas de acceso con alta integridad antes de ejecutar consultas y devolver resultados.
La integración se basa en la ya sólida infraestructura de privacidad y seguridad del modelo, lo que trae lo último en tecnología de privacidad a su pila.
Hacia un futuro de uso responsable de los datos
El esfuerzo conjunto de BMW Group-Oasis Labs busca explorar lo último en tecnología de privacidad. Para Oasis Labs, esta integración es solo otro ejemplo de cómo estamos trabajando con los líderes de la industria para llevar nuevas prácticas y tecnologías de privacidad de datos a nuestro mundo moderno y acercarnos un paso más a una economía de datos responsable.
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