022 - Privacidad diferencial 2: el caso noSQL (Firestore)
Cómo aplicar algoritmos de privacidad avanzados en una base de datos noSQL con las herramientas de Google Cloud Platform y python elemental
Introducción y el por qué hacer esto
Perdón que me repita, pero la privacidad de los datos se ha convertido en un aspecto fundamental en cualquier sistema de manejo y procesamiento de información, ya lo sabéis. Las organizaciones que almacenan y analizan datos personales se enfrentan al desafío de equilibrar el valor analítico de los datos con la protección de la privacidad de los individuos. Las regulaciones como el GDPR y la CCPA no solo enfatizan la importancia de esta protección, sino que también imponen sanciones estrictas para quienes no cumplan con estas normativas.
El GDPR, por ejemplo, introduce principios como la minimización de datos y la pseudonimización para garantizar que los datos recolectados y procesados no expongan la identidad de los individuos. Por otro lado, la CCPA permite a los consumidores optar por no compartir sus datos y requiere que las empresas sean transparentes sobre el uso de la información personal. Estas normativas han llevado a un cambio radical en cómo las organizaciones manejan y protegen los datos sensibles, haciendo imprescindible la implementación de técnicas avanzadas como la privacidad diferencial.
En este contexto, como ya hemos visto en una entrega anterior, las técnicas de privacidad diferencial emergen como una solución práctica y efectiva. Estas técnicas permiten a las organizaciones realizar análisis útiles sobre los datos sin comprometer la privacidad de los individuos en el conjunto de datos. La privacidad diferencial asegura que la presencia o ausencia de un individuo no afecte significativamente el resultado de un análisis, incluso si se combina con información externa.
En este artículo, exploraremos cómo aplicamos privacidad diferencial en una base de datos NoSQL usando Firestore. Este ejercicio busca proteger la información sensible mientras mantenemos la utilidad de los datos para el análisis. Abordaremos las motivaciones, los códigos y las herramientas utilizadas, destacando por qué este enfoque es relevante en el contexto actual de bases de datos no relacionales.
Técnicas de privacidad diferencial: usando numpy
La privacidad diferencial se basa en la adición de "ruido" matemáticamente controlado a los datos para prevenir la identificación de individuos específicos. Este ruido, usualmente generado mediante el mecanismo Laplaciano o Gaussiano, altera ligeramente los resultados de las consultas sobre los datos, garantizando que las inferencias a nivel individual sean inviables.
En este caso, hemos optado por implementar el mecanismo Laplaciano utilizando la biblioteca numpy. La elección de esta biblioteca responde a varios motivos:
Simplicidad y flexibilidad:
numpyofrece una función robusta para generar distribuciones Laplacianas (numpy.random.laplace). Esto nos permite implementar el ruido con un control granular sobre los parámetros.Compatibilidad: A diferencia de otras bibliotecas más especializadas en privacidad diferencial, como SmartNoise que sólo funciona para bbdd SQL,
numpyno introduce dependencias adicionales que puedan ser complicadas de manejar en entornos como Google Cloud Functions.Eficiencia:
numpyestá altamente optimizado para manejar cálculos vectorizados, lo cual es ideal para conjuntos de datos medianos y grandes.
El ruido Laplaciano generado por numpy asegura que las perturbaciones en los resultados sean consistentes con los principios de la privacidad diferencial. La magnitud de este ruido se controla a través de un parámetro clave llamado ε (epsilon), que permite ajustar el equilibrio entre privacidad y utilidad. Un ε bajo incrementa la cantidad de ruido y mejora la privacidad, mientras que un ε alto disminuye el ruido, favoreciendo la precisión.
En resumen, el uso de numpy simplifica la aplicación de privacidad diferencial, haciéndola accesible incluso en entornos donde la configuración de bibliotecas especializadas podría ser un obstáculo. Este enfoque demuestra que es posible implementar principios avanzados de privacidad sin depender de herramientas complejas.
Qué es Firestore y por qué queremos hacer esta técnica en BBDD NoSQL
Firestore, parte de la plataforma Google Cloud, es una base de datos NoSQL orientada a documentos que permite almacenar y sincronizar datos entre dispositivos y aplicaciones de manera escalable y eficiente. Su estructura basada en documentos y colecciones ofrece una flexibilidad superior a las bases de datos SQL tradicionales, lo que la convierte en una opción ideal para aplicaciones modernas que requieren escalabilidad y accesibilidad global.
Comparado con otros sistemas NoSQL como MongoDB y DynamoDB, Firestore presenta ventajas únicas en ciertos escenarios. MongoDB, por ejemplo, también ofrece una estructura orientada a documentos, pero Firestore tiene la ventaja de una integración nativa con Google Cloud, lo que facilita la implementación de soluciones serverless mediante herramientas como Google Cloud Functions. DynamoDB, por otro lado, se destaca por su alto rendimiento y escalabilidad, pero su modelo de datos basado en tablas y elementos puede ser menos intuitivo que el enfoque de documentos de Firestore, especialmente para desarrolladores que trabajan en aplicaciones altamente flexibles.
La necesidad de aplicar privacidad diferencial en Firestore surge de su creciente uso en sistemas que manejan datos sensibles. Ejemplos de estos casos incluyen aplicaciones financieras, sistemas de salud y plataformas de comercio electrónico. En todos estos casos, la información almacenada, como transacciones, historiales médicos o preferencias de compra, puede ser vulnerable a ataques si no se implementan medidas de seguridad adecuadas.
Firestore también presenta desafíos específicos para la privacidad. A diferencia de las bases de datos relacionales, donde los datos suelen estar organizados en tablas con esquemas predefinidos, Firestore permite estructuras de datos altamente anidadas y flexibles. Esto significa que las estrategias de privacidad diferencial deben adaptarse para manejar esta heterogeneidad estructural sin perder la eficiencia.
Cómo hemos hecho este proceso, qué códigos hemos utilizado y cómo se puede reproducir
Vamos a lo que os interesa, cómo se hace esto y el proceso que seguimos para implementar privacidad diferencial en Firestore. Desde la configuración inicial hasta el código utilizado, cubrimos todos los detalles necesarios para reproducir este experimento en tu propio entorno.
Configuración del Entorno
{
"1": {
"name": "Juan Pérez",
"email": "juan.perez@example.com",
"phone": "+1234567890",
"address": "Calle Falsa 123",
"credit_card": "1234-5678-9012-3456",
"total_spent": 1498.32
},
"2": {
"name": "Ana Gómez",
"email": "ana.gomez@example.com",
"phone": "+0987654321",
"address": "Avenida Siempre Viva 456",
"credit_card": "6543-2109-8765-4321",
"total_spent": 2297.56
},
"3": {
"name": "Carlos Ruiz",
"email": "carlos.ruiz@example.com",
"phone": "+1122334455",
"address": "Boulevard Los Olivos 789",
"credit_card": "9876-5432-1098-7654",
"total_spent": 502.89
}
}
Creación de la base de datos en Firestore:
Creamos una colección llamada
user_datacon un documentouser_idsque contiene un JSON anidado representando información de usuarios.La estructura JSON se diseñó con un formato jerárquico para facilitar la organización de datos por usuarios y sus atributos. Este formato también optimiza la recuperación de información específica mediante consultas dirigidas, lo podéis ver arriba.
Configuración de Google Cloud Functions:
Configuramos una función en Google Cloud para procesar los datos de Firestore.
Añadimos las dependencias necesarias en el archivo
requirements.txt:google-cloud-firestorenumpyfunctions-framework.
La integración con Firestore permite manejar datos de manera transaccional, garantizando que las modificaciones no interfieran con lecturas simultáneas.
Código utilizado
A continuación, se muestra el código principal de la Cloud Function:
from google.cloud import firestore
import numpy as np
import functions_framework
# Inicializa Firestore
db = firestore.Client()
def add_laplace_noise(data, epsilon=1.0):
scale = 1 / epsilon
noise = np.random.laplace(0, scale, len(data))
return data + noise
@functions_framework.http
def process_data(request):
user_ids_doc = db.collection('user_data').document('user_ids').get()
if not user_ids_doc.exists:
return "Documento no encontrado", 404
user_data = user_ids_doc.to_dict()
total_spent_data = [user['total_spent'] for user in user_data.values() if 'total_spent' in user]
private_total_spent = add_laplace_noise(np.array(total_spent_data))
private_data = {}
for i, (user_id, user_info) in enumerate(user_data.items()):
if 'total_spent' in user_info:
user_info['total_spent'] = float(private_total_spent[i])
private_data[user_id] = user_info
db.collection('user_ids_private').document('user_ids').set(private_data)
return "Datos anonimizados guardados."Manejo de la concurrencia en Firestore
Firestore está diseñado para manejar concurrencia de manera eficiente, permitiendo que varias operaciones se ejecuten en paralelo sin causar inconsistencias en los datos. Para este proyecto:
Se utilizan lecturas y escrituras atómicas a través del método
.get()y.set(). Esto asegura que cualquier modificación realizada por la función se registre como una operación única.Las actualizaciones del documento
user_ids_privatese realizan en un solo paso, lo que minimiza el riesgo de inconsistencias.Firestore ofrece capacidad de bloqueo optimista, lo que evita conflictos incluso en entornos de alta concurrencia.
Reproducción del Proceso
Despliega la función en Google Cloud: Usa el CLI de Google Cloud o la propia interfaz de CRF para configurar la función.
Ejecuta la función desde un endpoint HTTP: Puedes usar herramientas como
curlo Postman para enviar solicitudes a la función.Verifica los resultados: Los datos anonimizados se guardan en una nueva colección
user_ids_privateen Firestore. Puedes inspeccionarlos usando la consola de Google Cloud o a través del cliente Firestore.
Conclusiones
La implementación de privacidad diferencial en bases de datos NoSQL como Firestore representa un paso importante hacia la protección de los datos sensibles en sistemas modernos. Este enfoque demuestra que es posible realizar análisis agregados útiles sin comprometer la privacidad individual, incluso en bases de datos no relacionales que presentan estructuras más flexibles y menos predecibles que las bases SQL tradicionales.
El uso de herramientas accesibles como numpy para implementar técnicas avanzadas como el ruido Laplaciano destaca que no siempre se necesitan soluciones complejas para cumplir con principios de privacidad diferencial. Además, al integrar esta técnica en un entorno serverless como Google Cloud Functions, logramos una solución escalable y reproducible que puede adaptarse a diversos casos de uso.
En el futuro, podríamos ver herramientas especializadas que integren privacidad diferencial de manera nativa en bases de datos NoSQL. Estas herramientas podrían automatizar la aplicación de ruido y ofrecer configuraciones predefinidas para optimizar el balance entre privacidad y utilidad según diferentes escenarios. Además, la incorporación de algoritmos más avanzados como los modelos de privacidad diferencial adaptativa podría mejorar la precisión de los resultados mientras se mantienen altos niveles de protección.
Finalmente, la evolución de normativas globales y regionales podría impulsar la adopción masiva de estas técnicas. A medida que los requisitos de privacidad se vuelven más estrictos, soluciones como esta permitirán a las organizaciones cumplir con las regulaciones sin sacrificar la calidad de sus análisis. Este proyecto no solo marca un avance en el manejo de datos sensibles, sino que también establece un marco para futuras innovaciones en el campo de la privacidad diferencial.