Privasi diferensial adalah bidang privasi data yang berfokus pada perlindungan data individu ketika membagikannya dengan pengguna lain. Hal ini didasarkan pada gagasan bahwa setiap individu dalam kumpulan data harus memiliki anggaran privasinya sendiri, yang membatasi seberapa banyak data mereka dapat digunakan tanpa persetujuan mereka. Untuk memberikan perlindungan yang unggul, privasi diferensial biasanya menggabungkan metode seperti algoritma kriptografi, penyembunyian data, dan penambahan derau diferensial.
Ide di balik privasi diferensial adalah untuk memungkinkan kumpulan data berguna sambil tetap memastikan bahwa tidak ada satu orang pun yang dapat diidentifikasi dari kumpulan data tersebut. Privasi diferensial juga memberikan ukuran ketidakpastian, yang memungkinkan data dibagikan tanpa mengorbankan privasi individu. Hal ini karena algoritme yang digunakan menambah gangguan pada kumpulan data individu, sehingga menciptakan tingkat ketidakpastian yang membuat individu tersebut tidak mungkin diidentifikasi.
Privasi diferensial biasanya digunakan dalam analisis data, pembelajaran mesin, dan kecerdasan buatan. Ini telah menjadi cara yang semakin populer untuk memastikan privasi data di zaman dimana pelanggaran data menjadi lebih umum. Privasi diferensial juga dapat digunakan untuk berbagai tujuan keamanan data seperti deteksi anomali, dan untuk mengontrol akses ke kumpulan data.
Secara keseluruhan, privasi diferensial merupakan elemen penting dari keamanan dan privasi data modern. Hal ini memungkinkan data untuk dibagikan tanpa mengorbankan keamanan dan privasi individu, dan memastikan bahwa data pribadi tetap rahasia dan aman setiap saat.
