“蘋果從不收集用戶個人檔案，但一個越來越不容忽視的現(xiàn)實是，收集用戶信息對于制作優(yōu)秀軟件非常關(guān)鍵，尤其是在大數(shù)據(jù)分析和機器學習的時代。”

在上周召開的蘋果世界開發(fā)展大會上，蘋果公司高級副總裁克雷格·費德里希（Craig Federighi）在主旨演講中，道出了許多軟件提供商共同面臨的兩難選擇。

據(jù)《華爾街日報》報道，針對上述問題，費德里希表示，蘋果公司正著手研發(fā)一種新的技術(shù)，既能夠分析用戶行為，又不違背公司的隱私承諾。而這項技術(shù)最快將被應用在今年秋季發(fā)布的蘋果新一代手機（iPhone 7）和平板電腦上。

據(jù)介紹，該項技術(shù)被稱作“差分隱私”（differential privacy），可以幫助該技術(shù)公司的工程師發(fā)現(xiàn)各類用戶使用他們的設備時的行為模式。這項技術(shù)會將不準確的信息添加到蘋果公司收集的數(shù)據(jù)中，通過這種做法，蘋果的算法能夠提取有用的分析，同時任何人想將準確的數(shù)據(jù)和單獨用戶聯(lián)系起來卻非常困難。

賓夕法尼亞州大學計算機科學教授阿隆·羅夫（Aaron Roth）指出，差分隱私絕對不是簡單地將用戶信息匿名化處理。因為這樣簡單的處理方式在此前已經(jīng)被證明是無效的。2007年，Netflix發(fā)布了大量用戶的電影點評，其中隱去了用戶的名字和其他相關(guān)的個人細節(jié)，只保留了他們在Netflix上的點評，希望從而優(yōu)化網(wǎng)站的推薦功能。但研究人員很快通過對Netflix數(shù)據(jù)與IMDB上的公眾點評數(shù)據(jù)進行相互對照，從中找出兩個網(wǎng)站之間相似的點評推薦，從而向Netflix本應匿名的數(shù)據(jù)庫中添加用戶的名字。

按照蘋果公司的觀點，差分隱私保護是一個統(tǒng)計學概念，指的是盡可能多地了解特定的團體,同時盡可能少地了解其中的任何個體。為了模糊處理個人的身份，差分隱私保護向個人使用習慣的小樣本中增加數(shù)學噪聲。隨著越來越多人呈現(xiàn)出相同的使用習慣，一般性模式浮現(xiàn)，從而有利于明確用戶體驗并幫助進行改善。換句話說，差分隱私就是一項以避免在數(shù)據(jù)與特定個人之間建立聯(lián)系為前提的數(shù)據(jù)處理方案。

在理論上，黑客或者情報機構(gòu)是不能夠從經(jīng)過該技術(shù)處理的數(shù)據(jù)中提取個體信息的。但蘋果是否能嚴格遵照差分隱私保護技術(shù)，來全面保護客戶的隱私，又將另當別論。

據(jù)蘋果透露，目前公司在利用“差分隱私”技術(shù)上的短期雄心是有限的。公司計劃利用這項技術(shù)，分析消費者在手機上，如何使用表情符號或俚語表達，什么搜索請求應該彈出指向應用的“深度鏈接”而不是網(wǎng)頁，并會使用該技術(shù)改進公司的“筆記”軟件。對用戶而言，有了這樣的技術(shù)，譬如在鍵盤打字中，使用者可能將能夠快速打出最新的網(wǎng)絡用語，哪怕自己以前沒有用過。

然而從長期來看，“差分隱私”可能幫助蘋果跟追趕上谷歌公司等競爭者，這些競爭者在收集用戶數(shù)據(jù)方面更積極，并有用這些數(shù)據(jù)改進它們圖像和語音識別項目方面的先例。

目前，學界對于蘋果的“差分隱私”技術(shù)所持的態(tài)度并不相同。

據(jù)羅夫透露，他在蘋果公司的授權(quán)下，已經(jīng)部分“快速瀏覽”了該公司對這種數(shù)學技術(shù)的執(zhí)行情況。雖然他表示不便對該技術(shù)具體情況做出評價，但認為“他們現(xiàn)在做的是正確的?！?/p>

來自約翰霍普金斯大學的密碼學教授馬修·格林（Matthew Green），則持謹慎態(tài)度，他指出差分隱私不僅未經(jīng)嚴格檢驗，還可能存在危險?！皢栴}在于（蘋果所使用的）數(shù)據(jù)類型、測量方式和具體用途，”格林向媒體說，“這的確是個很棒的想法，但我從未真正見過它被應用。它最終會成為數(shù)據(jù)準確性和隱私之間的折衷。而隱私性的提高必然會伴隨著準確性的降低?！?/p>