نبرد برای حفظ حریم خصوصی در برابر سیستم های متمرکز و فناوری های نوظهور


به طور خلاصه
کارشناسان مسئله فوری سیستم های داده متمرکز را برجسته می کنند، که اغلب تهدیدی برای حریم خصوصی شخصی است.

دیجیتالی شدن سریع دنیای مدرن مزایا و معایبی دارد. تهدید فزاینده ارائه شده توسط سیستم های داده متمرکز، که اغلب به ابزار سوء استفاده برای بازیگران شرکتی و دولتی تبدیل می شود، یکی از فوری ترین مسائل است. این مشکل بوده است توسط دیوید هولتزمن آشکار شدافسر سابق اطلاعات نظامی و افسر ارشد استراتژی نائوریس، که تاکید کرده است که چگونه سیستم های متمرکز منجر به ضعف هایی می شود که حریم خصوصی شخصی را به خطر می اندازد.
سیستم های متمرکز: چارچوبی در معرض خطر
یک نقطه کنترل تنها جزء اساسی سیستم های متمرکز است. این استراتژی دسترسی و مدیریت را آسانتر میکند، اما همچنین باعث میشود کسی در برابر بهرهکشی آسیبپذیر باشد. به گفته هولتزمن، "کل مشکل سیستم های متمرکز این است که یک مرکز وجود دارد"، که آن را به یک هدف جذاب برای بازیگران بد تبدیل می کند. این آسیبپذیریها با توسعه هوش مصنوعی و محاسبات کوانتومی بدتر میشوند. توانایی هوش مصنوعی برای پردازش و تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از دادهها با نرخهایی که قبلاً شنیده نشده بود، میتواند قابلیتهای نظارتی را افزایش دهد. در عین حال، رایانه های کوانتومی خطری برای رمزگذاری معمولی به شمار می روند و داده های خصوصی را در معرض دید قرار می دهند.
بسیاری از بخش ها، از جمله دولت، مراقبت های بهداشتی و مالی، از سیستم های داده متمرکز استفاده می کنند. از آنجایی که این سیستم ها اغلب داده های حساس را مدیریت و حفظ می کنند، هکرها، رژیم های مستبد و حتی شرکت ها به آنها حمله می کنند. زمانی که قدرت بر این سیستم ها در دست تعداد کمی از مردم متمرکز شود، احتمال سوء استفاده به طور چشمگیری افزایش می یابد.
قدرت نهادها در جهان متمرکز
هولتزمن استدلال می کند که انباشت قدرت در نهادها، به ویژه در کشورهای غربی، به آستانه بحرانی رسیده است. او پیشنهاد می کند که این روند در پنج دهه گذشته به دلیل گسترش نفوذ شرکت ها و دولت در حال رشد بوده است. برخلاف دهههای 1950 و 1960، زمانی که نهادها پاسخگوتر بودند، سازمانهای امروزی از قدرت بیسابقهای بر دادههای شخصی برخوردارند.
تحکیم قدرت در شرکت ها به ویژه نگران کننده است. غولهای فناوری با قابلیتهای عظیم جمعآوری دادهها، به دروازهبانان عصر دیجیتال تبدیل شدهاند. آنها دسترسی به اطلاعات را کنترل می کنند، بر افکار عمومی تأثیر می گذارند و توانایی نظارت بر افراد در مقیاس جهانی را دارند. چنین پویایی قدرت اعتماد را از بین می برد و تهدید قابل توجهی برای حریم خصوصی است.
نقش هوش مصنوعی و محاسبات کوانتومی
پیشرفت در هوش مصنوعی و محاسبات کوانتومی در حال تغییر شکل چشم انداز امنیت دیجیتال است. توانایی هوش مصنوعی در شناسایی الگوها و پیشبینی رفتار فرصتهایی برای نوآوری ارائه میدهد اما نگرانیهای اخلاقی را نیز افزایش میدهد. برای مثال، ابزارهای نظارتی مبتنی بر هوش مصنوعی میتوانند جمعیتها را با دقتی بینظیر رصد کنند و رژیمهای مستبد را قادر میسازند تا مخالفان را سرکوب کنند. به طور مشابه، استفاده شرکتی از هوش مصنوعی برای تبلیغات هدفمند اغلب حریم خصوصی کاربر را نقض می کند.
محاسبات کوانتومی لایه دیگری از پیچیدگی را ارائه می دهد. این ماشینهای قدرتمند این پتانسیل را دارند که روشهای رمزگذاری فعلی را منسوخ کنند و سیستمهای حیاتی را در معرض حملات سایبری قرار دهند. این شامل همه چیز از تراکنش های بانکی گرفته تا ارتباطات نظامی می شود. همانطور که هولتزمن اشاره می کند، متمرکز کردن داده ها این خطرات را بزرگ می کند و جستجوی راه حل های جایگزین را ضروری می کند.
تمرکززدایی به عنوان یک راه حل
یک راه بالقوه پیش رو با تمرکززدایی فراهم می شود. سیستم های غیرمتمرکز با پراکندگی کنترل در سراسر شبکه، تنها نقطه شکستی را که مدل های متمرکز دارند حذف می کنند. Web3فناوری پایه، بلاک چین، با تسهیل سوابق تغییرناپذیر و تعاملات غیرقابل اعتماد، چارچوبی برای تمرکززدایی ارائه می دهد.
امنیت داده ها با استفاده از الگوریتم های مقاوم در برابر کوانتومی یکی از این موارد استفاده است. داده های حساس ایمن هستند زیرا این الگوریتم ها برای مقاومت در برابر قدرت پردازش کامپیوترهای کوانتومی ساخته شده اند. علاوه بر این، همانطور که هولتزمن میگوید، غیرمتمرکز کردن هوش مصنوعی از طریق بلاک چین میتواند یک کنترل انسانی در برابر سوء استفادههای تکنولوژیکی ایجاد کند. این استراتژی تمرکز قدرت را در دست تعداد کمی از نهادها کاهش می دهد و در عین حال افراد را توانمند می کند.
حریم خصوصی و مالکیت داده در Web3
فناوریهای بلاک چین که از حریم خصوصی محافظت میکنند، منجر به حل مشکلات ناشی از سیستمهای متمرکز میشوند. افشای انتخابی، که افراد را قادر میسازد فقط اطلاعاتی را که بدون افشای مشخصات کامل دادههایشان مورد نیاز است، با دیگران در میان بگذارند، با این پروتکلها امکانپذیر میشود. به عنوان مثال، اثباتهای دانش صفر با فعال کردن تأیید بدون افشای دادههای اساسی، روشی کاربردی برای محافظت از حریم خصوصی در تراکنشهای زنجیرهای ارائه میکنند.
مدیر پروژه پروتکل مالکیت داده، آویدان ابیتبول، اهمیت حریم خصوصی را برای Web3 پذیرش نهادی در غیاب حفاظت از حریم خصوصی، سازمانها تمایلی به اتخاذ سیستمهای غیرمتمرکز ندارند. با پر کردن این شکاف با فناوری هایی مانند اثبات دانش صفر، افشای انتخابی ممکن است راه حل های غیرمتمرکز را برای طیف وسیع تری از کاربران امکان پذیر کند.
هوش مصنوعی غیرمتمرکز برای خودمختاری
یکی دیگر از زمینه های مهم توجه ایجاد هوش مصنوعی غیرمتمرکز است. به گفته مدیران شرکت غیرمتمرکز هوش مصنوعی Onicai، راهحلهای سنتی هوش مصنوعی اغلب به نفع مشاغل بالاتر از مردم است. از سوی دیگر، هوش مصنوعی غیرمتمرکز اولویت بالاتری را بر استقلال کاربر میگذارد و تضمین میکند که کاربران کنترل دادههای خود و ابزارهای هوش مصنوعی را که استفاده میکنند حفظ کنند.
نگرانیهای مربوط به کدهای منبع بسته، که اغلب توسط شرکتهای فناوری بزرگ استفاده میشوند، میتوانند با هوش مصنوعی غیرمتمرکز نیز برطرف شوند. روش های غیرمتمرکز و منبع باز، مسئولیت پذیری و باز بودن را تشویق می کنند و در عین حال احتمال سوء استفاده را کاهش می دهند. این استراتژی در راستای Web3اهداف کلان، که شامل ایجاد فضای آنلاین کاربر محورتر و دموکراتیک تر است.
داده های بیومتریک و خطرات تمرکز
یکی از حساس ترین انواع اطلاعات شخصی، داده های بیومتریک است. سیستمهای متمرکزی که شناسههای بیومتریک مانند اثر انگشت یا اسکن صورت را در خود نگه میدارند، به ویژه در معرض نفوذ هستند. اوین مک مولن، یکی از بنیانگذاران Privado ID بر نیاز به محدود کردن دسترسی به اطلاعات بیومتریک تاکید می کند. مردم ممکن است با استفاده از افشای انتخابی اطمینان حاصل کنند که فقط کسانی که نیاز به دانستن دارند به داده های بیومتریک خود دسترسی دارند.
این استراتژی خطرات نشت داده ها را کاهش می دهد و در عین حال از حریم خصوصی محافظت می کند. راه حل هایی مانند Privado ID مشتریان را قادر می سازد تا با تمرکززدایی مدیریت و ذخیره سازی داده های بیومتریک، کنترل بر حساس ترین داده های خود را حفظ کنند.
رفع مسئولیت
در خط با دستورالعمل های پروژه اعتماد، لطفاً توجه داشته باشید که اطلاعات ارائه شده در این صفحه به عنوان مشاوره حقوقی، مالیاتی، سرمایه گذاری، مالی یا هر شکل دیگری در نظر گرفته نشده است و نباید تفسیر شود. مهم است که فقط در موردی سرمایه گذاری کنید که توانایی از دست دادن آن را دارید و در صورت شک و تردید به دنبال مشاوره مالی مستقل باشید. برای کسب اطلاعات بیشتر، پیشنهاد می کنیم به شرایط و ضوابط و همچنین صفحات راهنمایی و پشتیبانی ارائه شده توسط صادرکننده یا تبلیغ کننده مراجعه کنید. MetaversePost متعهد به گزارش دقیق و بی طرفانه است، اما شرایط بازار بدون اطلاع قبلی ممکن است تغییر کند.
درباره نویسنده
ویکتوریا نویسنده ای در زمینه موضوعات مختلف فناوری از جمله Web3.0، هوش مصنوعی و ارزهای دیجیتال. تجربه گسترده او به او اجازه می دهد تا مقالات روشنگری برای مخاطبان گسترده تر بنویسد.
مقالات بیشتر

ویکتوریا نویسنده ای در زمینه موضوعات مختلف فناوری از جمله Web3.0، هوش مصنوعی و ارزهای دیجیتال. تجربه گسترده او به او اجازه می دهد تا مقالات روشنگری برای مخاطبان گسترده تر بنویسد.