Saat saya telah menjelajahi lubang kelinci penemuan pelanggan selama @StoffelMPC, satu hal yang muncul berkali-kali yang saya tidak lihat ditangani adalah privasi diferensial. Saya tahu banyak dari Anda, terutama orang-orang kriptografi murni, menghindari privasi diferensial. Tetapi di web2, ini adalah alat privasi yang paling banyak digunakan untuk melindungi privasi tingkat individu dalam skala luas. Kriptografi saja tidak menyelesaikan ini sama sekali. Contoh sederhana untuk didemonstrasikan adalah perkalian satu set angka yang dipegang oleh 2 pihak. 2 pihak ingin melipatgandakan nomor masing-masing tanpa berbagi nomor mereka satu sama lain. Mereka dapat melakukan protokol MPC untuk mencapai hal ini. Pada akhir eksekusi protokol MPC, setiap pihak mendapatkan hasil akhir dari perkalian. Namun, karena masing-masing pihak tahu berapa nomor mereka sendiri, mereka dapat dengan mudah menemukan nomor pihak lain! Contoh di atas dibuat-buat tetapi menggambarkan bahwa bahkan dengan penggunaan kriptografi tingkat lanjut, seseorang dapat menyimpulkan input tingkat individu. Di sinilah privasi diferensial masuk! Secara naif, jika privasi diferensial diterapkan selain protokol MPC, maka masing-masing pihak akan menambahkan beberapa kebisingan ke input masing-masing dan kemudian menjalani protokol MPC untuk menemukan perkalian angka mereka. Sekarang, dengan hasilnya, mereka tidak akan dapat dengan mudah menyimpulkan jumlah pasti yang dimiliki pihak lain karena kebisingan tambahan yang ditambahkan! Jelas, ada masalah di sini di mana kebisingan dapat menimbulkan ketidakakuratan dalam hasil akhir tetapi ada cara praktis untuk mengatasinya. Mudah-mudahan, Anda bisa merasakan mengapa Big Tech menyukai privasi diferensial dan mengapa itu digunakan secara luas. Ketika organisasi menjadi lebih serius tentang bentuk privasi lainnya, mereka akan mencari untuk menggabungkan kriptografi tingkat lanjut selain privasi diferensial daripada menukar satu dengan yang lain. TLDR: Bahkan kriptografi tingkat lanjut membutuhkan privasi yang berbeda