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Doordash 的大规模隐私工程实践:地址遮蔽和数据保护
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文章摘要:DoorDash如何通过隐私工程保护用户数据
DoorDash公开了他们如何将隐私保护主动融入产品设计的方法,强调了隐私工程的重要性。该公司的软件工程师Alex Dougherty阐述了实施隐私工程的原因:为了保障用户隐私,必须确保交付完成后一段时间内,削减用户的个人数据,防止不当使用。
数据削减是通过DoorDash分布式系统中的异步作业触发的,该作业在用户数据满足削减条件时推送消息到Kafka主题,以发出清洗用户相关数据的信号。服务监听该主题并据此削减数据。
地址遮蔽是保护用户地址信息的一个实例。DoorDash没有彻底删除地址数据,而是通过高斯扰动技术随机偏移用户位置,这既防止了用户身份识别,又保持了业务分析和优化的能力。
为了评估地址遮蔽的有效性,DoorDash使用了Spatial k-anonymity方法,它通过计算“K”值来衡量地理遮蔽后用户“真实位置”的潜在位置数量。K值越大,表明地理遮蔽在保护用户实际位置方面越有效。不同地区人口密度的差异也会影响地理遮蔽的效果。DoorDash努力保持K值在5到20之间,并结合地区人口密度确定适当的标准偏差数,以成功地进行地址偏移。
原文链接:https://www.infoq.com/news/2023/12/doordash-privacy-engineering/
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