Descripción: La Privacidad Diferencial Local es un modelo de privacidad que busca proteger la información personal de los individuos al añadir ruido a los datos antes de que sean enviados a un servidor. Este enfoque permite que se realicen análisis de datos sin comprometer la identidad de los usuarios, ya que el ruido añadido dificulta la identificación de datos específicos. La idea central es que, aunque los datos se utilicen para obtener información general o patrones, la privacidad de cada individuo se mantiene intacta. Este modelo se basa en la premisa de que los datos pueden ser útiles para el análisis y la investigación, pero no a expensas de la privacidad personal. La Privacidad Diferencial Local se ha vuelto especialmente relevante en un mundo donde la recopilación de datos es omnipresente y las preocupaciones sobre la privacidad son cada vez más críticas. Al implementar este modelo, las organizaciones pueden cumplir con regulaciones de privacidad y, al mismo tiempo, obtener información valiosa de los datos recopilados. Este enfoque se utiliza en diversas aplicaciones, desde estudios de mercado hasta sistemas de recomendación, donde es crucial equilibrar la utilidad de los datos con la protección de la privacidad individual.
Historia: La Privacidad Diferencial fue introducida por primera vez en 2006 por el investigador de la Universidad de California, San Diego, Cynthia Dwork, junto con sus colegas. Desde entonces, ha evolucionado y se ha adaptado a diferentes contextos, incluyendo la Privacidad Diferencial Local, que se formalizó en 2017. Este enfoque ha sido adoptado por varias empresas tecnológicas para mejorar la privacidad de los usuarios en sus plataformas.
Usos: La Privacidad Diferencial Local se utiliza principalmente en aplicaciones donde se recopilan datos sensibles, como encuestas, aplicaciones de salud y sistemas de recomendación. Permite a las organizaciones analizar tendencias y patrones sin comprometer la privacidad de los individuos.
Ejemplos: Un ejemplo de Privacidad Diferencial Local es el sistema de recopilación de datos de Apple, que utiliza este modelo para proteger la información de los usuarios mientras recopila datos sobre el uso de aplicaciones. Otro ejemplo es el uso de este enfoque por parte de Google en sus servicios de análisis de datos.
