عندما كشفت شركة Apple عن نظام iOS 10 في مؤتمر WWDC 2016 تحدثت عن ميزة وتقنية الخصوصية التفاضلية والثورة النوعية في مجال التعلم من المستخدم، ولكن كيف تعمل هذه التقنية وما الذي تتميز به مقارنة بالتشفير وطرق حماية البيانات الأخرى؟

في العادة، إن احتاجت شركة مثل جوجل أن تتعلم ما الكلمات الرائجة الجديدة مثل “سيلفي” أو “ساس” التي بدأ المستخدمون كتابتها، سوف تحتاج لجمع قاعدة بيانات عن جميع المستخدمين وتحلل هذه القاعدة لترى أي الكلمات الجديدة يكثر استعمالها.

الخصوصية التفاضلية Differential Privacy أساسًا هو علم يتفرع من الإحصاء والرياضيات، وفكرته هي جمع معلومات كاذبة جزئيًا عن عدد كبير من المستخدمين بحيث تصبح الصورة النهائية للمعلومة صحيحة ولكن تبقى المعلومات الخاصة بالمستخدمين لا يعتمد عليها، وبالتالي ولو توصل أحد إلى البيانات السرية لن يرى شيئًا سوى الصورة الكبيرة، وذلك مثبت رياضيًا، نسبة الحماية تصل إلى 100%.

كمثال تطبيقي لهذه الفكرة، لنفترض أن Apple تريد أن تعلم كلمة جديدة أصبحت كثيرة الاستعمال مؤخرًا، ببساطة سوف يرسل المستخدمون معلومات عن هذه الكلمة، ولكن تقريبًا 50% من هؤلاء المستخدمين سوف يرسلون معلومات كاذبة، ورغم هذه الكذبات، عند رؤية الكلمة النهائية التي ستصل إلى Apple سنرى أنها نفس الكلمة الرائجة حديثًا.

نظاما iOS 10 وmacOS Sierra 10.12 سوف يبدآن ثورة الاعتماد على الخصوصية التفاضلية في عدد كبير من مجالات التعلم عن المستخدم، ولتفعيل الميزة على المستخدم تفعيلها، وعلى المدى البعيد سوف تصبح خدمات Apple مثل سيري وتطبيق الصور أكثر ذكاءً.