टॉमस क्लेबेक हालाँकि मार्च के अंत से, कब से एफबीआई के साथ एप्पल का विवाद खत्म हो गया है iOS के सुरक्षा स्तर के बारे में, इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों और उपयोगकर्ताओं के डेटा की सुरक्षा के बारे में सार्वजनिक चर्चा काफी हद तक शांत हो गई है, Apple ने सोमवार को WWDC 2016 में मुख्य भाषण के दौरान अपने ग्राहकों की गोपनीयता की सुरक्षा पर जोर देना जारी रखा।
आईओएस 10 की शुरुआत के बाद, क्रेड फेडेरिघी ने उल्लेख किया कि एंड-टू-एंड एन्क्रिप्शन (एक प्रणाली जिसमें केवल प्रेषक और प्राप्तकर्ता ही जानकारी पढ़ सकते हैं) फेसटाइम, आईमैसेज या नए होम जैसे एप्लिकेशन और सेवाओं के लिए डिफ़ॉल्ट रूप से सक्रिय है। सामग्री विश्लेषण का उपयोग करने वाली कई सुविधाओं के लिए, जैसे फ़ोटो को "यादें" में नया समूहित करना, संपूर्ण विश्लेषण प्रक्रिया सीधे डिवाइस पर होती है, इसलिए जानकारी किसी भी मध्यस्थ से नहीं गुजरती है।
[su_pullquote संरेखित करें='दाएं']विभेदक गोपनीयता विशिष्ट स्रोतों को डेटा निर्दिष्ट करना पूरी तरह से असंभव बना देती है।[/su_pullquote]इसके अलावा, जब कोई उपयोगकर्ता इंटरनेट या मैप्स पर खोज करता है, तब भी ऐप्पल प्रोफाइलिंग के लिए प्रदान की गई जानकारी का उपयोग नहीं करता है, न ही इसे कभी बेचता है।
अंत में, फेडेरिघी ने "विभेदक गोपनीयता" की अवधारणा का वर्णन किया। Apple अपने उपयोगकर्ताओं का डेटा यह जानने के उद्देश्य से भी एकत्र करता है कि वे अपनी दक्षता बढ़ाने के लिए विभिन्न सेवाओं का उपयोग कैसे करते हैं (उदाहरण के लिए शब्दों का सुझाव देना, अक्सर उपयोग किए जाने वाले एप्लिकेशन आदि)। लेकिन वह इसे इस तरह से करना चाहते हैं कि किसी भी तरह से उनकी निजता में खलल न पड़े।
विभेदक गोपनीयता सांख्यिकी और डेटा विश्लेषण में अनुसंधान का एक क्षेत्र है जो डेटा संग्रह में विभिन्न तकनीकों का उपयोग करता है ताकि किसी समूह के बारे में जानकारी प्राप्त की जा सके लेकिन व्यक्तियों के बारे में नहीं। जो महत्वपूर्ण है वह यह है कि विभेदक गोपनीयता विशिष्ट स्रोतों को डेटा निर्दिष्ट करना पूरी तरह से असंभव बना देती है, Apple और किसी अन्य व्यक्ति दोनों के लिए जो इसके आँकड़ों तक पहुँच प्राप्त कर सकता है।
अपनी प्रस्तुति में, फेडेरिघी ने फर्म द्वारा उपयोग की जाने वाली तीन तकनीकों का उल्लेख किया: हैशिंग एक क्रिप्टोग्राफ़िक फ़ंक्शन है जो, सीधे शब्दों में कहें तो, इनपुट डेटा को अपरिवर्तनीय रूप से स्क्रैम्बल करता है; सबसैंपलिंग डेटा का केवल एक हिस्सा रखता है, इसे संपीड़ित करता है, और "शोर इंजेक्शन" उपयोगकर्ता डेटा में यादृच्छिक रूप से उत्पन्न जानकारी सम्मिलित करता है।
पेंसिल्वेनिया विश्वविद्यालय के एक प्रोफेसर आरोन रोथ, जो विभेदक गोपनीयता का बारीकी से अध्ययन करते हैं, ने इसे एक सिद्धांत के रूप में वर्णित किया है जो केवल एक अज्ञात प्रक्रिया नहीं है जो विषयों के बारे में जानकारी को उनके व्यवहार के बारे में डेटा से हटा देता है। विभेदक गोपनीयता एक गणितीय प्रमाण प्रदान करती है कि एकत्रित डेटा का श्रेय केवल उस समूह को दिया जा सकता है, न कि उन व्यक्तियों को जिनसे वह बना है। यह भविष्य में होने वाले सभी संभावित हमलों से व्यक्तियों की गोपनीयता की रक्षा करता है, जिसमें गुमनामी प्रक्रियाएं सक्षम नहीं हैं।
ऐसा कहा जाता है कि Apple ने इस सिद्धांत के उपयोग की संभावनाओं को बढ़ाने में महत्वपूर्ण मदद की है। फेडेरिघी ने मंच पर आरोन रोथ को उद्धृत किया: "एप्पल की प्रौद्योगिकियों में विभेदक गोपनीयता का व्यापक एकीकरण दूरदर्शी है और स्पष्ट रूप से एप्पल को आज की प्रौद्योगिकी कंपनियों के बीच गोपनीयता में अग्रणी बनाता है।"
जब पत्रिका वायर्ड यह पूछे जाने पर कि Apple लगातार अलग-अलग गोपनीयता का उपयोग कैसे करता है, आरोन रोथ ने विशिष्ट होने से इनकार कर दिया, लेकिन कहा कि उन्हें लगता है कि वे "इसे सही कर रहे हैं।"
थम्स अप
दिलचस्प बात यह है कि चर्चा में कोई भी मूर्ख नहीं है जो कहता हो कि उसके कैलकुलेटर में यह लंबे समय से है।
बहुत दिलचस्प लेख और इसलिए बधाई