Защита персональных данных: как найти баланс между безопасностью и удобством
Ужесточение требований к обработке персональных данных может увеличивать издержки бизнеса и влиять на стоимость и доступность цифровых сервисов. При этом компании могут сохранять персонализацию рекламы, рекомендаций и предложений без избыточного сбора информации.
В Ассоциации больших данных (АБД) считают, что защиту пользователей стоит строить на оценке рисков, а не на чрезмерных ограничениях. Для этого применяют технологии повышения конфиденциальности (PETs). Они позволяют обрабатывать информацию, не раскрывая исходные данные, или существенно снижать риск их раскрытия. Такие решения помогают сохранить полезность данных для персонализации сервисов и обучения моделей.
Однако универсального решения нет: эффективность технологий нужно проверять для каждого сценария, оценивая и риски для приватности, и качество результата. В АБД развивают риск-ориентированный подход и математическую модель, которая позволяет количественно сопоставлять риски для конфиденциальности с пользой от обработки данных. Это помогает определять, какие меры защиты нужны в конкретной ситуации.
Такой подход, по мнению ассоциации, позволяет учитывать интересы пользователей, бизнеса и государства: снижать риски утечек и незаконного использования информации, не лишая компании возможностей для легальной работы с данными.
Ужесточение требований к обработке персональных данных может увеличивать издержки бизнеса и влиять на стоимость и доступность цифровых сервисов. При этом компании могут сохранять персонализацию рекламы, рекомендаций и предложений без избыточного сбора информации.
В Ассоциации больших данных (АБД) считают, что защиту пользователей стоит строить на оценке рисков, а не на чрезмерных ограничениях. Для этого применяют технологии повышения конфиденциальности (PETs). Они позволяют обрабатывать информацию, не раскрывая исходные данные, или существенно снижать риск их раскрытия. Такие решения помогают сохранить полезность данных для персонализации сервисов и обучения моделей.
Однако универсального решения нет: эффективность технологий нужно проверять для каждого сценария, оценивая и риски для приватности, и качество результата. В АБД развивают риск-ориентированный подход и математическую модель, которая позволяет количественно сопоставлять риски для конфиденциальности с пользой от обработки данных. Это помогает определять, какие меры защиты нужны в конкретной ситуации.
Такой подход, по мнению ассоциации, позволяет учитывать интересы пользователей, бизнеса и государства: снижать риски утечек и незаконного использования информации, не лишая компании возможностей для легальной работы с данными.