(1부)
블록체인과 차등 개인 정보 보호 기능을 결합하여 강력한 새로운 비즈니스를 상용화하고 데이터를 안전하게 보호하는 방법.
중요한 고객 데이터를 저장하고 처리하는 기업들은, 데이터에 대한 규정을 준수, 개인 정보를 보호, 등을 하면서 서비스를 고객들에게 제공해야 하는 어려움이 있습니다. 더 많은 엔터프라이즈 파트너들이 고객으로부터 내부 팀까지, 데이터를 검색하고 데이터에 액세스할 수 있도록 지원함으로써 제품과 서비스를 개선하려고 하고 있습니다. GDPR과 같은 규제는 기업이 데이터 액세스 제어와 승인 프로세스를 도입하도록 야기하며, 이는 종종 규제 관점에서 액세스를 거부하는 컴플라이언스 팀에게 부담을 준다. 데이터베이스 익명화와 같은 방법은, 데이터의 가치를 낮추는 방식으로 데이터를 삭제하거나 추상화해, 재 식별의 위험을 증가시킨다.
이것을 좀더 구체적으로 설명 해 드리도록 하겠습니다. 당신이 자동차 회사의 사장이라고 생각해보세요. 제조 및 판매하는 차량의 GPS, 차량 속도 변화, 연료 사용, 차량 기능 사용, 평균 충전 수준 등과 같은 원격 측정 데이터를 수집하는 정교한 파이프라인이 있습니다. 데이터베이스를 추상화하고 SQL 방언을 표시하는 DAO(데이터 액세스 개체)를 사용하여 액세스 권한이 있는 데이터베이스에 이 데이터를 저장합니다. 여러분은 데이터를 사용하기 위해 데이터 수집에 동의하고, 고객에게 더 나은 경험을 제공하는 애플리케이션 및 차량 기능을 구축할 수 있습니다. 이제 주어진 도로에서 모든 차량의 주행 행동을 분석하고자 하는 제품팀을 생각해 보세요. 그들은 이러한 데이터의 가치를 추정하는 새로운 제품을 만들고 싶어한다. 이러한 시나리오에서 이 데이터를 공유하려면 엄격한 규제 준수와 내부 개인 정보 보호 및 컴플라이언스 팀의 참여가 필요하며, 수집된 데이터의 새로운 사용에 대한 동의를 데이터 제공자로부터 구해야 합니다.
위에서 설명한 대로 DAO에 적용된 개인 정보 보호 기술은 중요한 데이터를 관리하는데 따르는 규제 부담을 상당 부분 덜어줌과 동시에 내부 팀과 외부 파트너 모두에게 데이터 접근 권한을 제공할 수 있습니다. 이것을 외부에서 변경이 불가능한 저장소를 제공하는 장부와 결합함으로써, 모든 데이터 분석가의 접근을 독립적인 감사 기관이 확인할 수 있습니다. 또한 쿼리를 실행할 수 있는 사용자뿐만 아니라, 통계 쿼리만 허용하면서 액세스할 수 있는 열을 지정할 수 있는 기능이 있으며, 심층적인 승인 프로세스 없이 데이터 사용을 가속화하는 강력한 기능 조합을 통해 혁신 주기를 단축할 수 있습니다. 먼저 현재 작동 중인 개인 정보 보호 기술에 대해 설명하고 정책 프레임 워크와 렛져를 병합하여 엔드 투 엔드 규정 준수 및 감사 가능한 중요한 데이터 사용 및 신속한 혁신을 제공하는 방법을 보여드리겠습니다.
차등 개인 정보 보호 사례
여러분이 직원급여 데이터베이스를 가지고 있다고 상상해 보십시요. 데이터베이스에서 허용하는 쿼리는 데이터베이스에 있는 직원의 평균 급여라고 가정합니다. Bob이 회사의 직원 수를 알고 Chloe가 입사하기 전과 후에 이 쿼리를 실행하면 아래와 같이 Cloe의 급여를 계산할 수 있습니다.
- Bob은 그의 회사의 직원 수를 안다.
2. Bob은 평균 급여 질의를 하고 N을 받는다.
3. Chloe는 그의 회사에 입사한다.
4. Bob은 평균 급여 질의를 실행해서 M을 받는다.
5. 클로이 월급 = M(k + 1) — Nk
차등화된 개인정보보호는 통계 쿼리의 결과가 특정 개인에 대한 정보를 수집하거나 데이터베이스의 특정 행에 더 광범위하게 액세스하는 데는 사용될 수 없음을 보장하는 기법입니다. 정보는 Aggregate에서만 액세스할 수 있습니다. 차등화된 개인정보보호를 위한 Oasis 솔루션은 SQL 데이터베이스에서 작동하며 쿼리 다시쓰기를 기반으로 합니다. 제공되는 보증방식과 사용되는 메커니즘은 그림 1과 2에 나와 있습니다. 쿼리 다시 쓰기 접근 방식의 장점 중 하나는 수학적 함수인 abs, random, ln, sign을 포함하는 SQL 방언을 지원하는 데이터베이스를 백엔드 데이터베이스로 사용할 수 있다는 것입니다. 이 메커니즘은 쿼리를 본질적으로 비공개로 렌더링합니다. 재 작성된 쿼리를 데이터베이스에 제출할 수 있으며 결과는 차등적으로 비공개됩니다.
이글은 오아시스 대사가 번역한 글입니다.
원문은 아래에있습니다.
https://medium.com/oasis-protocol-project/the-combined-might-of-differential-privacy-blockchain-81ac26ae6438
