Gizlilik Artırıcı Teknolojiler (PET’ler) Nelerdir?


Çağdaş işletmeler bir halde satın alan verileriyle çalışmak zorunda kalacaklar. COVID-19 salgını, gelecekte ayakta kalabilecek tek işletmelerin teknolojiyi benimsemeye istekli olanlar bulunduğunu kanıtladı. Nesnelerin İnterneti ve suni zeka benzer biçimde teknolojilerin yadsınamaz yararları olsa da, karmaşıklıkları da bununla beraber getirdi.

Müşterilerinizin yada site ziyaretçilerinin verilerini yönetmek, evlerine yakın bir halde erişmeye benzer. İşletmeler, işletmelerinin ilk inşa aşamalarında veri gizliliğine ve güvenliğine öncelik vermezlerse, en uygunsuz anlarda yeniden onları rahatsız edebilir. Bundan dolayı, Gizlilik Artırıcı Teknolojilerin (PET) artan önemi.

Bu kılavuz, gizliliği artırılmış teknolojilerin neler bulunduğunu ve şirketinizin bunların kullanımından iyi mi yararlanabileceğini keşfedecektir.

Gizlilik Artırıcı Teknolojiler Nedir?

Gizlilik artırıcı teknolojiler yada PET, gizliliği kullanılabilirlikle dengelerken veri sızıntılarını önlemek için tasarlanmıştır. Hatta bazı PET’ler, fena aktörlerin toplanan verilerin kime ilişkin bulunduğunu belirlemesini bile engeller – bir sızıntı meydana gelirse, veriler siber suçlular için neredeyse hiçbir işe yaramaz.

Öteki PET’ler, veri işleme esnasında kriptografik koruma yöntemiyle maliyetli veri ihlallerini önler. PET, verilerin yalnızca doğru amaçlar için işlenmesini izleyen ve elde eden uzaktan denetim hizmetleri biçiminde de olabilir. Bu, veri sızıntısı ve ihlal olasılığını en aza indirir.

Şirketiniz lüzumlu tüm verilere haiz olabilir ve bu mevzuda bilinmesi ihtiyaç duyulan her şeyi biliyor olabilir, sadece tasarımı gereği hususi olan çevrimiçi ve yazılım tabanlı hizmetler oluşturmak zor olsa gerek. PET, feci veri sızıntılarını önleyen gizlilik koruma hizmetlerini başlatmanıza destek olabilir.

Gizlilik Artırıcı Teknoloji Türleri

Gerçekte, “gizliliği artıran teknoloji” terimi birazcık belirsizdir. Veri korumanın temel unsurlarını temsil eden herhangi bir teknolojiyi ifade eder. Bundan dolayı, veri güvenliğini en üst düzeye çıkarırken kişisel veri kullanımını en aza indiren herhangi bir vasıta bu şemsiyenin altına düşebilir. PET türleri şunları ihtiva eder:

Veri Maskeleme

Trafik analizi, veri güvenliği ve gizliliğine yönelik en büyük tehditlerden biridir. Fena erkek oyuncular çevrimiçi ayak izinizi yada iletişiminizi izleyememelidir. Genel bir ağa bağlıyken iletişimlerinizi giz yazıya çevirmek için elit bir VPN sağlayıcısı kullanarak bu saldırıyı önleyebilirsiniz. Bu, çevrimiçi ayak izinizi gizli saklı tutmak için kullanabileceğiniz en kolay fakat etkili stratejilerden biridir. İyi bir VPN, göz atma geçmişinizi, kişisel verilerinizi, oturum açma bilgilerinizi ve IP adresinizi gizler, bu yüzden çevrimiçiyken izlenmeniz oldukça daha zor olur.

Takma adlaştırma ve gizleme, öteki veri maskeleme biçimleridir. Burası duyarlı verilerin çarpıtıldığı, maskelendiği yada düzmece verilerle değiştirilmiş olduğu yerdir. Firmalar, bileşik veriler oluşturmak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanmaya kadar gidebilir.

İşletmeler ek olarak topladıkları kişisel veri miktarını en aza indirerek müşterilerini koruyabilirler. Bu, veri minimizasyonu olarak bilinir.

kriptografi

Kriptografik araçlar, PET’lerin en eski biçimleridir. Mesela, alan başına benzersiz türetilmiş şifrelemenin kripto varlıklarını kripto cüzdanları vasıtasıyla güvence altına almak için ne kadar etkili olabileceğini gördük.

Homomorfik şifreleme, veri gizliliğinde kullanılan çağıl şifreleme yöntemlerine iyi bir örnektir. İşlem, veriler üstündeki işlemlerin gizyazı çözülmeden gerçekleştirilebilmesi için verilerin kodlanmasını ihtiva eder. Bir zip klasörünü iyi mi açıp içindeki dosyalarda değişim yapabileceğinize benzer.

Homomorfik şifrelemenin iki ana türü vardır (bazı kaynaklar üçten alıntı yapar):

  • Tam homomorfik şifreleme (FHE)
  • Kısmi homomorfik şifreleme (PHE)

Güvenli oldukça partili hesaplama (SMPC), PET’te kullanılan başka bir şifreleme şeklidir. Bu yöntemde, bir veri yığınının parçaları, P2P sürü sistemlerinin iyi mi çalıştığına benzer şekilde, birden oldukça taraf tarafınca şifrelenir.

Veri kriptografisindeki diferansiyel mahremiyet, işlevsel olarak şaşırtmaya benzer. Veriler, bir istatistiksel gürültü katmanıyla gizlenir. Bu yöntem, grupla ilgili kalıpları tanımlamanıza müsaade eden verileri açığa çıkarırken bireylere ilişkin verileri gizleyebildiği için çoğu zaman istatistiklerde kullanılır.

Son olarak, sıfır data kanıtı (ZKP), verilerin ifşa edilmeden kullanılabileceği homomorfik şifrelemeye benzer şekilde çalışır. ZKP, verileri gizyazı çözmeden doğrulamanıza (yada doğrulama için kullanmanıza) izin verir.

Bir PET Iyi mi Seçilir?

Piyasada oldukça sayıda etkisi altına alan gizliliği artıran vasıta var. Sadece bunların yazılım yığınınıza ve BT altyapınıza iyi mi uyacağını belirlemek önemlidir. Netice olarak, hizmetlerinizin ve işletmenizin hususi veri gizliliği ihtiyaçlarının bilincinde olmalısınız. Malısın:

  • İşletmenizin işlediği verilerin hacmini ve türünü belirleyin. Çoğunluğu yapılandırılmış mı yoksa yapılandırılmamış mı?
  • Verilerinizin paylaşılmış olduğu üçüncü taraf hizmetlerini tanımlayın (var ise). Verileriniz üçüncü taraflar içinde aktarılıyorsa, homomorfik şifreleme en iyi seçeneğinizdir.
  • Verinin hangi bölümlerine ihtiyacınız bulunduğunu ayırt edin. Mesela, veri kümesine tam erişime mi ihtiyacınız var yoksa yalnız sonuca/çıktıya mı ihtiyacınız var? Fertleri tanımlamak için kullanılabilecek duyarlı verileri (kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler) reddedebilir misiniz?
  • Verilerin ne için kullanılacağını belirleyin. İstatistikler, piyasa verileri yada bir makine öğrenimi modeli eğitiminin yanı sıra öteki benzer kullanımlar için mi kullanılacak?
  • BT altyapınızı, ağınızı ve hesaplama yeteneklerinizi değerlendirin. Bu, belirli bir PET’in kuruluşunuzun kaynaklarıyla uyumlu olup olmadığını belirlemenize destek olacaktır. Ek olarak, BT altyapınızın hangi bölümlerinin yükseltilmesi icap ettiğini belirlemek için bu detayları kullanabilirsiniz.
  • PET’ler pahalı olabileceğinden – bazıları ötekilerden daha çok – bütçenizde lüzumlu hükümleri yapın.

Çözüm

Her biri belirli bir iş sorununu çözmek için tasarlanmış birçok değişik PET türü vardır. Bazıları toplu analitikte daha iyiyken, ötekiler kati sonuçlar için daha uygundur. Benzer şekilde, bazıları duyarlı verilerden içgörü elde etmek için ideal olabilirken, ötekiler veri keşfi için en iyisidir.

Değişik sektörlerden kuruluşlar, tüm modalitelerin verilerini benzeri görülmemiş bir oranda topluyor ve çözümleme ediyor. Bundan dolayı, kanıtlanabilir bir halde çözümleme ederken verileri güvenli bir halde topladıklarından güvenli olmalıdırlar. Bu, işletmenizin genel imajı ve finansal geleceği için oldukça önemlidir. PET’ler, daha büyük bir sıfır itimat çözümünün ufak bir parçası olarak hizmet etmelidir. Siber güvenlik ve veri gizliliği düşünüldüğünde miyop olmaktan kaçınmak önemlidir.


Yazar hakkında: Gary Stevens, hem QTUM hem de Loopring için açık kaynak projeleri üstünde çalışan yarı zamanlı bir Ethereum geliştiricisi olan bir BT uzmanıdır. Bununla beraber yarı zamanlı bir blog yazarıdır. Gizlilik Avustralyaburada çevrimiçi güvenlik ve gizliliği tartışıyor.

Editörün Notu: Bu konuk yazar makalesinde anlatılan görüşler yalnızca katkıda bulunana aittir ve Tripwire, Inc.’in görüşlerini yansıtmayabilir.

Yoruma kapalı.