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技術の世界で良いデザインはデータによって駆動され、企業はしばしば使いやすさとプライバシーとのトレードオフについて批判的に考える必要があります。彼らは時々 ユーザーの非常に個人的な情報を確認する必要があります、彼らが行く場所など、ウェブサイト彼らは、訪問して検索しても、効果的に反復処理し、自社製品を向上させるためにクエリ。たとえば、ユーザーが入力した語句を知ることは、オート コレクト機能を強化することが重要です。もの人々 がタイプ-パスワードを追跡に固有のプライバシーへの懸念があるが、誰ですか?これは難問を提示: 会社の製品やサービスを改善するために、彼らはそれらの製品が使用されている方法を理解する必要より多くのデータを取得するプライバシーの妥協を受け入れるようにユーザーに依頼する必要があります。 アップルは一貫して革新的な製品の設計とプライバシーへのアプローチされています。会社人間の権利のプライバシーを考えて発表 CEO ティム ・ クックのかかと、アップルはその新しいファイルシステムに暗号化を構築すること、2016 年末の iOS アプリの HTTPS を必須、それと iOS で差分プライバシーとして知られている技術を展開することを発表しました。 差分プライバシーは学究的な世界のホットな話題が、それ hasn’t で利用されて多く民間企業;アップルの動きはそれに技術の 2 番目の主要な使用のみ。(Google に組み込まれている差分プライバシー クロムの分析プラットフォーム 2014 年に)。差分プライバシーは年齢、性別などの情報を「交差点のプロパティ」-と呼ばれるものに対処するため数学的方法と郵便番号は個別に調べたとき完全無害でない可能性がありますが、これらのデータ ポイントの組み合わせを一意に識別することができます (例えば、米国の人口の 63% 識別できます郵便番号、性別、生年月日によって)。差分プライバシーは若干個人を識別するためにはるかに困難なる推論は、全体として人口について収集することができます、間ように、データ セット内のデータ ポイントの小さな部分を変更します。民間セクターの外のよい例は、米国勢調査局は、研究者にリリース データ セットに「ノイズ」を追加する差分プライバシーを使用してから来ています。 Apple の場合、差分プライバシー ios 10、機密性の高いユーザー データの保護がまだたくさん「信号」人々 が彼らソフトウェアを使用している方法について役に立つ一口については、そのデータを使用できます。個々 のユーザーが自分のプライバシーに違反はしないかどうか、安全な感じることができる: ユーザー データは集計で確認、傾向を発見し、ios のデザインをお知らせするために使用することができますが、この情報は特定の個人の行動については何も明らかにしません。これは、プライバシーである我々 が以前言ったようあなたのケーキとも、それを食べるとユーザー エクスペリエンスの向上とプライバシーが対立する必要はありませんデモを持つのと同じ。 アップル、その差分プライバシー法のいくつかの側面だけを示した公オプトインですそれと予測テキストおよび検索を含む使用に集中を定めた (すなわちことを確認することができます右の単語が入力候補として)。CDT ではこの一歩を称賛する、野生で使用されるので、いくつかの特異的専用システムがあるので、実装の詳細を参照してくださいに熱心です。プライバシを保護した方法で彼らの製品を改善するために組み込む差分プライバシー アップルは企業がすることができます、まだユーザー データによって駆動されている、透明性とプライバシー保護は、ソフトウェアを設計する必要がありますに信号を送ります。
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Think Differentially: Apple’s Forward-Thinking Approach to Privacy in iOS 10
In the technology world, good design is driven by data, and companies often have to think critically about trade-offs between usability and privacy. They sometimes need to review very personal information about users, such as places they go, websites they visit, and search queries they make, in order to effectively iterate and improve their products. For example, knowing the words and phrases typed by users is crucial to enhancing an autocorrect feature.
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