Facebook 正在与学术机构、全球组织和开发者合作，改进隐私优先跟踪的选项！
Facebook宣布他们正通过学术界、全球组织和开发者投资于支持推进隐私增强技术的研究。
毫不奇怪，在 iOS14引发的变化给广告商带来了巨大的数据损失之后，Facebook 对隐私增强技术产生了浓厚的兴趣。投资这些技术的目的是确定更好的跟踪方法，这些方法可以保护隐私，同时将匿名和聚合的数据反馈给 Facebook，改善广告商的结果。
隐私增强技术与 Facebook 广告
隐私增强技术(PET)是一种可以最小化处理数据量的技术，其目标是保护个人信息。
Facebook 分享了科维德接触追踪和发送电子支付的例子，以说明 PET 可用于追踪需要知道的信息，同时仍然保护个人数据的方式。
Facebook 正在投资三个主要的 PETs，其中包括: 多方计算、设备学习和差分隐私。让我们深入研究一下这些问题。
多方计算(MPC)及私人升降机测量
Facebook 一直在测试一种名为 Private Lift Measurement 的解决方案，该方案使用多方计算(MPC)来帮助广告客户了解性能，同时保护消费者数据的私密性。
Mpc 用于使用来自多方的数据源计算结果。例如，在 Facebook 的用例中，这种类型的报告被用来组合来自一方的广告参与数据和来自另一方的购买数据。
Facebook 预计明年所有广告客户都可以使用这种测量方法，但目前该框架已经开源，因此任何开发人员都可以使用 MPC 创建以隐私为中心的测量产品。
在设备上学习
设备上的学习就像它在单个设备上的声音跟踪一样，然后它会训练一个关于特定习惯和可能的未来行为的算法。
例如，Facebook 举了一个例子，如果人们点击锻炼设备也倾向于购买蛋白质奶昔，那么在设备上的学习就会检测到这些模式，而不会将个人数据发送到云端。
这听起来有点类似于谷歌 Chrome 试图通过使用 FLoC 在单个浏览器中保存浏览数据来实现的目标。
差分隐私
最后但并非最不重要的是，差分隐私计算噪声在一个数据集。它通过对数据进行细微的修改来使数据匿名化，从而使人们更加难以确切地知道是谁采取了特定的行动。
出于这个原因，这项技术经常被用于公共研究。差分隐私可以单独使用，也可以与其他增强隐私的技术一起使用。
我们什么时候能看到变化？
Facebook 没有给出具体的变化时间表，但是他们提到这项计划需要多年的努力。据推测，他们将开始测试的东西在这个时间框架，但广告商可能不会看到重大变化在不久的将来。