গত মাসে নেটওয়ার্কিং অ্যান্ড ইনফরমেশন টেকনোলজি রিসার্চ অ্যান্ড ডেভেলপমেন্ট (এনআইটিআরডি) প্রোগ্রাম ওয়াশিংটন ডিসিতে তাদের 30 তম বার্ষিকী উদযাপন করেছে আপনি সম্পূর্ণ ইভেন্ট রিক্যাপ পড়তে পারেন এখানে. কম্পিউটিং গবেষণা সম্প্রদায়ের উপর ফেডারেল বিনিয়োগের প্রভাব তুলে ধরার প্রয়াসে, ইভেন্টে পাঁচটি প্যানেল রয়েছে যেখানে অংশগ্রহণকারীরা বিগত দশকে ক্ষেত্রের মূল অর্জন এবং ভবিষ্যতের দিকনির্দেশনা নিয়ে আলোচনা করেছেন। প্রতিটি প্যানেল কম্পিউটার গবেষণার একটি গুরুত্বপূর্ণ উপক্ষেত্রের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে: কম্পিউটিং এ স্কেল, নেটওয়ার্কিং এবং নিরাপত্তা, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা/মেশিন লার্নিং, গোপনীয়তা এবং ইন্টারনেট অফ থিংস এবং সামাজিকভাবে দায়বদ্ধ কম্পিউটিং।
গোপনীয়তা কেবল কম্পিউটিং গবেষণা সম্প্রদায়ের মধ্যেই নয়, একাডেমিয়া এবং শিল্প উভয় ক্ষেত্রেই সমস্ত শাখায় কথোপকথনের একটি বিশাল বিষয় হয়ে উঠেছে। বড় আকারের ডেটাসেটের প্রাপ্যতা থেকে উদ্ভূত প্রতিকূল গোপনীয়তার প্রভাবগুলি দ্বারা গুণিত হচ্ছে আন্তঃসংযুক্ত সেন্সর, ডিভাইস, এবং actuators যা ইন্টারনেট অফ থিংস (IoT) তৈরি করে। দ্বারা সংযত চার্লস ("চাক") রোমিন (এনআইএসটি) এবং ফিল্ড বিশেষজ্ঞ এড ফেল্টেন (প্রিন্সটন), মার্ক গ্রোম্যান (গ্রোম্যান কনসাল্টিং), ক্যাটেরিনা মেগাস (এনআইএসটি), এবং সুনু পার্ক (কর্নেল), প্যানেল 4: গোপনীয়তা এবং IoT কার্যকর নীতি সমাধানগুলি অর্জনে সহায়তা করার জন্য ডেটা ব্যবহার এবং গোপনীয়তার মধ্যে লেনদেন এবং সম্ভাব্য গবেষণা লক্ষ্যগুলির মতো গুরুত্বপূর্ণ বিষয়গুলি নিয়ে আলোচনা করে৷
রোমিন সমস্ত প্যানেলে একটি সাধারণ থ্রেড হাইলাইট করে শুরু করেছিলেন: "সংশ্লিষ্ট ঝুঁকি সহ ফেডারেল তহবিল বিনিয়োগের মাধ্যমে সরবরাহ করা সুবিধা এবং অসাধারণ ক্ষমতা উভয়ের বিষয়ে কথা বলা।" IoT ভিন্ন কিছু নয়, এটি লোকেদের অপ্রতিরোধ্য তথ্যে অ্যাক্সেস এনে দেয়, সফল বিজ্ঞাপন প্রচারাভিযান এবং দর্জির প্রযুক্তিকে আপনার ব্যক্তিগত স্বাদে সক্ষম করে, কিন্তু এটি ব্যবহারকারীর গোপনীয়তাকেও বিপন্ন করে।
মেগাস যেমন উল্লেখ করেছেন, "আমরা এই প্রচেষ্টার পুরো কারণটি হল কারণ আমরা প্রকৃতপক্ষে IoT স্বীকৃত দেখতে এবং সমাজের সুবিধাগুলি কাটাতে সক্ষম হতে চাই।" তিনি IoT জুড়ে ডেটা ভাগ করতে সক্ষম হওয়ার সম্ভাব্য সুবিধা এবং গুরুত্ব ভাগ করে নিয়েছিলেন। IoT-এ ডিভাইসগুলির একটি "অসাধারণ" স্কেল রয়েছে যা ডেটাসেট জুড়ে সমস্যাগুলি সনাক্ত করতে, ব্যক্তি এবং সমাজের জন্য উচ্চ প্রভাবের সম্ভাবনা রয়েছে এমন জিনিসগুলি শিখতে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তিকে প্রশিক্ষণ দিতে এবং ছোট উদ্ভাবনী সংস্থাগুলিকে তাদের ডিভাইসগুলি পরীক্ষা করতে সক্ষম করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। রোমিন প্যানেলিস্টদের জিজ্ঞাসা করেছিলেন যে আইওটি এবং তথ্য ভাগ করে নেওয়ার এই প্রেক্ষাপটে সম্পর্কিত গোপনীয়তার ঝুঁকিগুলি আসলে কী।
Groman প্রথমে গোপনীয়তা এবং IoT এর মধ্যে ইন্টারপ্লে ব্যাখ্যা করে উত্তর দিয়েছেন। IoT-এর গোপনীয়তা দিক হল বৃহত্তর সংগৃহীত ডেটার একটি উপসেট, যা মানুষের সম্পর্কে বা সম্পর্কিত। মানুষ কি জানেন যে তাদের সম্পর্কে তথ্য সংগ্রহ করা হচ্ছে? এমন একটি ইন্টারফেস আছে যেখানে আপনি ডিভাইসের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করতে পারেন, এটি কী সংগ্রহ করছে তা শিখতে বা পরিবর্তন করতে পারেন? লোকেরা কি বোঝে যে কোন তথ্য সংগ্রহ করা হচ্ছে বা সংগ্রহ করা ডেটা থেকে ডিভাইস বা কোম্পানির দ্বারা কোন অনুমান করা হচ্ছে? আর্থিক প্রণোদনা কাঠামো এবং "বিশাল" পরিমাণের কারণে কোম্পানিগুলি এই ধরনের ডেটাকে পুঁজি করে তৈরি করতে দাঁড়িয়েছে, গ্রোম্যান জনগণকে একটি সমাধানের জন্য নীতির দিকে ফিরে যাওয়ার আহ্বান জানিয়েছে।
“এখানে লক্ষ্য হল সুবিধা বাড়ানো এবং ক্ষতি কমানো। আমাদের এই দেশে নীতি, আইনি বা নিয়ন্ত্রক কাঠামো নেই যা সেখানে যাওয়ার জন্য উদ্দীপনা তৈরি করে "- মার্ক গ্রোম্যান
গ্রোম্যানের অবস্থানের বিপরীতে, রোমিন প্যানেলকে প্রযুক্তিগত সমাধানের সম্ভাব্যতা সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করেছিলেন।
ফেল্টেন পরামর্শ দিয়েছেন যে আমরা পরিসংখ্যানগত তথ্য নিয়ন্ত্রণকে আরও ভালভাবে বোঝার এবং প্রয়োগ করার চেষ্টা করে শুরু করি এবং এমন সরঞ্জাম তৈরি করি যা লোকেদের তাদের ডেটার সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করতে এবং নেতিবাচক প্রভাবগুলি হ্রাস করতে দেয়। পার্ক, যার ক্রিপ্টোগ্রাফিক গোপনীয়তা সরঞ্জামগুলিতে বিশেষ আগ্রহ রয়েছে ক্রিপ্টোগ্রাফি এই বিষয়ে সাহায্য করতে পারে এমন বেশ কয়েকটি উপায়ের নাম দিয়েছে।
"ক্রিপ্টোগ্রাফি এমন সিস্টেম তৈরি করার জন্য একটি টুলকিট প্রদান করে যাতে তথ্য প্রবাহের কনফিগারেশন থাকে এবং অ্যাক্সেসের উপর আরও সূক্ষ্ম নিয়ন্ত্রণ অন্তর্ভুক্ত করে"। - সুনু পার্ক
সরঞ্জামগুলির মধ্যে একটি শূন্য-জ্ঞানের প্রমাণ হতে পারে, যা সত্তা থেকে অন্যান্য দিকগুলি গোপন রেখে ডেটা আংশিক ভাগ করে নেওয়ার অনুমতি দেয়। তিনি একটি বারে প্রবেশ করার জন্য একটি বাউন্সার আইডি চেক করার উদাহরণ দিয়েছেন - শূন্য-জ্ঞান প্রমাণের মাধ্যমে আপনি প্রমাণ করতে পারেন যে আপনার ঠিকানা বা জন্মদিনটি আইডিতে তালিকাভুক্ত করা ছাড়াই আপনি 21 বছর বয়সী।
পার্ক সতর্ক করে দিয়েছিল যে যখন ক্রিপ্টোগ্রাফি "একটি বৃহত্তর সমাধান স্থান প্রদান করে যা আমরা গোপনীয়তা তৈরি করতে ব্যবহার করতে পারি" এটি এই সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করে আমাদের কী ধরণের জিনিস তৈরি করা উচিত বা আমরা কী ধরণের তথ্য ভাগ করা উপযুক্ত বা পছন্দনীয় বলে মনে করি সে প্রশ্নের উত্তর দেয় না। এটি এমন কিছু যা আমাদের একটি সমাজ এবং নীতির বিষয় হিসাবে কাজ করতে হবে।
অবশেষে, প্যানেলিস্টদের জিজ্ঞাসা করা হয়েছিল কেন লোকেদের যত্ন নেওয়া উচিত। যদি তাদের লুকানোর কিছু না থাকে? ভিড় থেকে একটি হাসি উপার্জন, Felten কৌতুক যে প্রত্যেকের লুকান কিছু আছে. আরও গুরুতর নোটে, তিনি ডেটা প্রোফাইলিংয়ের সম্ভাব্য ক্ষতি হাইলাইট করতে থাকেন।
"সেখানে লোকেরা আপনি কে এবং আপনি কী করতে পারেন তার একটি বিস্তৃত মডেল তৈরি করছে।" - এড ফেল্টেন
ইতিমধ্যে একটি ভয়ঙ্কর চিন্তাভাবনা, এই অনুমানগুলি ভুল হতে পারে এবং কখনও কখনও ভবিষ্যতের সুযোগ এবং "কর্মের স্বাধীনতা" সীমিত করতে পারে। প্যানেলের আলোচনা জুড়ে গ্রোম্যান আরেকটি সাধারণ থ্রেড নির্দেশ করেছেন - কিছু সম্প্রদায় অসামঞ্জস্যপূর্ণভাবে প্রভাবিত হচ্ছে তা উপলব্ধি করার গুরুত্ব। যৌন অভিযোজন, লিঙ্গ, জাতি, বা নির্যাতিত নারী বা শিশুদের জন্য কিছু তথ্য গোপন রাখার জন্য বাজি বেশি হতে পারে।
প্রশ্নোত্তরের সময়, প্যানেল 3-এর প্রাক্তন স্পিকার, বেন জর্ন, AI প্রশিক্ষণের জন্য ডেটা ব্যবহার করার সুবিধাগুলির দিকে ফিরে যান৷ AI প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত ডেটাসেটের মাধ্যমে ব্যক্তিগত তথ্য ফাঁস হওয়ার বিষয়ে কী করা যেতে পারে সে সম্পর্কে তিনি জিজ্ঞাসা করেছিলেন।
ফেল্টেন উল্লেখ করেছেন যে আপনি যদি ইচ্ছাকৃতভাবে তথ্যের ট্রিকল ডাউন বন্ধ করার জন্য একটি কঠোর পদ্ধতি ব্যবহার না করেন, তবে তথ্য প্রবাহিত হতে চলেছে। এই কারণেই গোপনীয়তা-সংরক্ষণকারী মেশিন লার্নিং এবং ট্রিকল-ডাউন প্রভাব নিয়ন্ত্রণের জন্য ইন্টারফেসের মতো জিনিসগুলির কঠোর এবং প্রমাণযোগ্য পদ্ধতিগুলি তৈরিতে ফোকাস করা এত গুরুত্বপূর্ণ।
মেগাস এটিকে নিখুঁতভাবে তুলে ধরেছে, শেষ পর্যন্ত আমরা সবাইকে প্রশিক্ষণ দিতে পারি না, তবে আমরা লোকেদের এমন একটি কাঠামো দিতে পারি যা তাদের ঝুঁকি সম্পর্কে চিন্তা করতে সক্ষম করে এবং তাদের ডেটার উপর তাদের আরও বেশি নিয়ন্ত্রণ দেওয়ার জন্য তাদের সরঞ্জাম দেয়। আপনি সম্পূর্ণ রেকর্ডিং দেখতে পারেন CCC ওয়েব পেজ বা অন NITRD এর ইউটিউব চ্যানেল.
সিরিজের চূড়ান্ত ব্লগের সন্ধানে থাকুন, প্যানেল 5: কীভাবে প্রযুক্তি সমাজকে উপকৃত করতে পারে: মৌলিক গবেষণায় দৃষ্টিভঙ্গি প্রসারিত করা।
