Вестник цифровой трансформации CIO.RU

Конфиденциальность: и невозможное возможно
Конфиденциальность: и невозможное возможно

По мере распространения Интернета вещей и технологий Больших Данных становится все больше и больше различных способов сбора и обработки информации


15:37 24.10.2016  |  0 Комментариев | Тор Олавсруд | Рубрики Предприятие 1155 просмотров



Управлять персональными данными в цифровой век стало почти невозможно. Но в Университете Карнеги-Меллона выяснили: сочетая средства обработки естественного языка, моделирование предпочтений конфиденциальности, машинный язык, краудсорсинг и проектирование интерфейса конфиденциальности, можно невозможное сделать возможным.

РЕКЛАМА

С наступлением эпохи Интернета управление персональными данными довольно быстро теряет практический смысл, если, конечно, не отказываться от мобильных и интернет-сервисов полностью. По мере распространения Интернета вещей и технологий Больших Данных становится все больше и больше различных способов сбора и обработки информации. И когда дело касается конфиденциальности данных, то между пользователями, государством и бизнесом возникает конфликт интересов.

«Обеспечить конфиденциальность в цифровой век весьма непросто, и одной из ключевых задач здесь становится повсеместное соблюдение политик конфиденциальности интернет-ресурсами», – подчеркнул Норман Садех, профессор Школы компьютерных наук при Университете Карнеги-Меллона (Carnegie Mellon University, CMU), являющийся также директором CMU Mobile Commerce Lab, председателем совета директоров компании Wombat Security Technologies, а ранее еще и научным директором инициативы Евросоюза в области электронной коммерции. Кроме того, Садех — один из руководителей программы CMU Master's, нацеленной на поиск компромисса между функциональностью и конфиденциальностью и на разработку новых цифровых продуктов, изначально учитывающих требования конфиденциальности.

«Политики конфиденциальности веб-сайтов должны стать фактическим стандартом, регламентирующим правила 'уведомлений и выбора' в Интернете, – добавил Садех. – Чтобы принимать осознанные решения, пользователи должны иметь возможность получать информацию о правилах обеспечения конфиденциальности на тех сайтах, которые они посещают. На практике же пользователям о политиках конфиденциальности, как правило, ничего не известно».

Даже если описания политик конфиденциальности доступны, пользователям зачастую трудно понять, что они означают на деле. С мобильными приложениями ситуация еще более запутанная. У пользователей установлено в среднем 50-100 мобильных приложений, и у каждого из них имеется от трех до пяти параметров конфиденциальности — если эти параметры пользователю вообще видны.

«А вам известно что-нибудь о настройках мобильных приложений на вашем смартфоне? – вопрошает Садех. – Оказывается, почти никто не имеет о них никакого понятия. И это просто ошеломляет».

Сложность (и несовместимость)

Сложность с обеспечением конфиденциальности обусловлена тем, что у каждого пользователя есть свои представления о возможности раскрытия информации в тех или иных целях. Все люди разные. А значит, у них разные предпочтения в отношении той информации, которой они готовы поделиться.

Эти вопросы уже пытались решать. Еще в 2002 году Консорциум World Wide Web Consortium представил Platform for Privacy Preferences Project (P3P) – протокол, с помощью которого сайты объявляли бы о возможности использования информации, собранной у пользователей. В 2010 году Федеральная комиссия по торговле США призвала создать систему, которая вообще не отслеживала бы подобные данные. Вскоре в наиболее популярных браузерах – Mozilla Firefox, Microsoft Internet Explorer, Apple Safari, Google Chrome и Opera – появилась поддержка заголовков Do Not Track (DNT), они запрашивали у веб-приложений разрешения отключить отслеживание конкретных пользователей. Сегодня W3C продолжает работать над стандартизацией DNT.

Все эти проекты направлены на разработку машинно-читаемых форматов, подчиняющихся правилам управления данными на веб-сайте, однако владельцы сайтов весьма неохотно их внедряют. Более того, никаких законов и прочих нормативных требований к внедрению P3P или использованию DNT не существует.

В 2012 году, запустив в производство Windows 8, корпорация Microsoft объявила, что поддержка DNT будет по умолчанию реализована в Internet Explorer 10 в рамках настроек Express Settings операционной системы. Это обернулось нападками со стороны представителей рекламной отрасли, которые настаивали на том, что параметры DNT могут существовать лишь в виде опции и никак не по умолчанию.

В конечном итоге ассоциация Digital Advertising Alliance разрешила своим членам игнорировать DNT: «DAA не требует от компаний учитывать сигналы DNT, зафиксированные и посылаемые производителями браузеров. Сигналы DNT, автоматически рассылаемые IE10 или другими браузерами, не подпадают под действие ни DAA Principle, ни DAA Program. Органы Council of Better Business Bureaus и Direct Marketing Association не станут наказывать компании, не реагирующие на сигналы DNT в IE10 и других браузерах».

В итоге в Microsoft были вынуждены объявить, что функции DNT не будут включаться в Windows 10 по умолчанию, предоставив четкие инструкции тем, кто хотел бы использовать такую возможность.

Управление конфиденциальностью: от сайтов к пользователям

По мнению Садеха, управление со стороны пользователей параметрами конфиденциальности не должно зависеть от степени их кооперации с владельцами сайтов. Пользователи должны иметь возможность делать все самостоятельно, а для этого им понадобится сочетать средства обработки естественного языка, моделирование настроек конфиденциальности, краудсорсинг и построение интерфейса конфиденциальности.

Чтгбы реализовать предложенное, Садех участвует в реализации двух проектов: Usable Privacy Policy Project и Personalized Privacy Assistant Project.

Первый проект финансируется Национальным научным фондом США в рамках инициативы Security and Trustworthy Cyberspace. В реализации проекта участвуют Университет Карнеги-Меллона, Центр права и информационной политики Юридической школы Фордхэм и Центр Интернета и общества Стэнфордской юридической школы.

«Цель проекта заключается в том, чтобы выяснить, в какой степени можно использовать компьютеры для полуавтоматического извлечения информации из политик конфиденциальности, – пояснил Садех. – Тогда мы получим ответы на ключевые вопросы, интересующие пользователей, и сумеем предоставлять им при помощи расширений браузеров информацию, которую будет легко понять. Соответствующие функции будут доступны благодаря машинному обучению, средствам обработки естественного языка и краудсорсинговым технологиям. Мы хотим показать, что, несмотря на результаты предыдущих исследований, свидетельствовавшие о непонимании пользователями политик конфиденциальности, есть достаточное количество энтузиастов, которые помогут получать содержательные ответы на ключевые вопросы».

Проект Personalized Privacy Assistant Project финансируется Университетом Карнеги-Меллона и направлен на создание интеллектуальных агентов, изучающих предпочтения конфиденциальности пользователей, задействуя средства машинного обучения. Агенты эти в состоянии обеспечить полуавтоматическую настройку многих параметров и готовы принимать в интересах пользователей многие решения, касающиеся конфиденциальности. Помощники в области конфиденциальности могли бы предупреждать пользователей о тех настройках, с которыми они чувствуют себя некомфортно, и время от времени подталкивать их к пересмотру ранее принятых решений в части конфиденциальности. Что касается мобильных приложениями, то такой помощник мог бы распознавать, какие приложения обращаются к пользовательским данным, не спрашивая на это разрешения.

Проект включает в себя несколько исследовательских направлений. Он призван определить ориентированные на пользователя процессы, которые преобразуют модели личных предпочтений конфиденциальности, прозрачные механизмы и диалоговые примитивы в функциональность помощника.

Выгода для бизнеса

В конечном итоге исследования принесут дивиденды и бизнесу. Хотя люди имеют разные представления о том, какой информацией они готовы поделиться, их предпочтения зачастую затрагивают относительно небольшое число сегментов.

«Есть много взаимодействующих между собой факторов, – заявил Садех. – И эту корреляцию можно эффективно использовать для помещения пользователей в разные сегменты. Тем, кто планирует собирать определенные виды информации, мы сможем сообщить, какое количество пользователей из их целевой аудитории будет чувствовать себя при этом некомфортно».

Такого рода сведения помогут организациям принимать решения о том, имеет ли смысл заниматься созданием новой функциональности.

- Thor Olavsrud. Carnegie Mellon University helps you control your privacy. CIO. September 7, 2016

Теги: Предприятие Информационная безопасность Персональные данные Конфиденциальность Краудсорсинг Машинное обучение Цифровая трансформация
На ту же тему: