Quantas vezes seu dedo passou sobre o botão em um site antes de enviar seus dados? Ou você se sentiu cético em entregar suas informações pessoais a terceiros? Se não sempre, pelo menos uma vez, imagino. Com o aumento das ameaças e violações de segurança cibernética em todo o mundo, é crucial proteger seus dados junto com os dados confiados por seus clientes. Entre na tecnologia de aprimoramento de privacidade (PET – Privacy Enhancing Technologies). Essa tecnologia existe há algumas décadas, mas apenas recentemente foi testada e comprovada como eficiente.
Essa tendência foi mencionada na categoria “centralidade nas pessoas” nas últimas tendências de tecnologia de 2021 pelo Gartner. A empresa de pesquisa e consultoria revelou que, até 2025, 60% das grandes organizações usarão uma ou mais técnicas de aprimoramento de privacidade em análise, inteligência de negócios ou computação em nuvem. Essa tendência inclui três tecnologias que: (1) fornecem um ambiente confiável no qual dados confidenciais podem ser processados ou analisados, (2) executam processamento e análise de maneira descentralizada, (3) criptografam dados e algoritmos antes do processamento ou análise. O objetivo da PET é possibilitar o compartilhamento de dados mantendo a privacidade e a segurança.
PET é considerado um termo abrangente para um conjunto de tecnologias robustas que trabalham para habilitar, aprimorar e proteger dados confidenciais durante o processamento. Algumas dessas técnicas incluem criptografia homomórfica, provas de conhecimento zero, computação multipartidária, ambientes de execução confiáveis e privacidade diferencial. Por mais complicadas que pareçam essas técnicas, elas abrem um mundo totalmente novo de oportunidades. Confira cinco leituras interessantes sobre essa tendência.
1. O que são Tecnologias de Aprimoramento da Privacidade (PETs)?
Este artigo abre um caminho limpo para a compreensão do conceito de computação que aumenta a privacidade. Você conhecerá o objetivo da PET e suas tecnologias fornecidas, o motivo de seu reconhecimento nos últimos tempos e até mesmo seus riscos.
2. Três casos para tecnologias de aprimoramento de privacidade e sua relevância
Depois de explorar o objetivo e a ampla gama de tecnologias fornecidas pela PET, este artigo te levará pelos casos de uso dessa tendência. A PET é aplicada na modelagem de IA, transferências de dados internacionais e análise de dados para ajudar as partes interessadas de segurança e risco a gerenciar restrições, respeitando a privacidade individual. Também é mencionado que a PET pode ser usada para mitigar os riscos representados pela computação em nuvem e análise de dados.
3. A próxima geração de aprendizado de máquina: o aprendizado federado leva a IA corporativa um passo à frente
Este artigo fala sobre o aprendizado federado, uma forma de PET (tecnologias de aprimoramento de privacidade), que leva o aprendizado de máquina padrão um passo à frente na direção da descentralização. O aprendizado federado permite que algoritmos de aprendizado de máquina obtenham conhecimento de uma ampla variedade de conjuntos de dados provenientes de diferentes locais. Além disso, isso permite que os usuários obtenham a minimização de dados reduzindo a quantidade de dados que devem ser retidos em um servidor centralizado ou no armazenamento em nuvem.
4. Por que as PETs (Tecnologias de Aprimoramento da Privacidade) nem sempre são nossas amigas?
Para obter outra perspectiva sobre essa tendência, este artigo aborda como os órgãos reguladores avaliam as ferramentas disponíveis, incluindo as PETs. Além de dificultar o processo de avaliação para a lei e os formuladores de políticas devido à sua complexidade, esse artigo observa que as PETs são caras e intensivas em recursos, o que as torna propensas a erros do usuário. Com a menção de “dar uma falsa sensação de esperança”, diz-se que as PETs mudam os problemas de privacidade externa para internos, levando os maus atores a confiar em ameaças internas.
5. Como as empresas de tecnologia podem usar a tecnologia sem provedor para ajudar a corrigir seu problema de privacidade de dados
Com a ajuda da confissão de um barão de dados, este artigo lança luz sobre a tecnologia sem provedor alimentada por PET e revela como ela elimina a necessidade de vender ou compartilhar dados com terceiros. Nas soluções sem provedor, os provedores terceirizados são substituídos por empresas que interagem diretamente — um paradigma de dados de primeira parte em vez de de terceiros. Assim, todas as empresas em uma rede sem provedor se beneficiam dos dados primários umas das outras.
Para se aprofundar na variedade de técnicas usadas na PET e aprender como a tecnologia sem provedor é usada para validar usuários online, dê uma olhada neste e-book. Ele explica o valor da eliminação de terceiros e discute a privacidade dos problemas de dados.
Apesar de seus benefícios, o autor afirma que o uso de PETs pode consolidar ainda mais o poder e o controle nas mãos daqueles que podem estar em posição de explorá-las. As PETs podem ser úteis para reduzir alguns dos riscos associados a usos legítimos de dados, mas, se não formos cuidadosos, uma dependência excessiva das PETs corre o risco de tornar a privacidade a serva da vigilância e do alcance tecnológico.
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