به گزارش (oecd) شهر‌های هوشمند برای تصمیم‌گیری بهتر به حجم زیادی از داده‌های رفت‌وآمد، محیط، سلامت عمومی و تعاملات شهری نیاز دارند؛ اما بدون سازوکار‌های مناسبِ حفاظت از حریم خصوصی، همین داده‌ها می‌توانند به نقض حقوق شهروندی، تبعیض یا سوء‌استفاده منجر شوند.

چرا حریم خصوصی در داده‌های شهری اهمیت دارد؟

سامانه‌های شهری (دوربین‌های هوشمند، حسگر‌های محیطی، اپلیکیشن‌های حمل‌ونقل، پوشیدنی‌ها و پلتفرم‌های خدماتی) داده‌هایی را تولید می‌کنند که هم به بهبود خدمات عمومی کمک می‌کنند و هم پتانسیلِ شناسایی، ردیابی و تحلیل رفتار‌های فردی را دارند. فقدان چارچوب‌های حفاظت از داده‌ها می‌تواند منجر به از دست رفتن اعتماد عمومی و حتی پیامد‌های حقوقی برای مسئولین شهری داشته باشد. نهاد‌های بین‌المللی بر لزوم حکمرانی داده‌ای شفاف، مردم‌محور و حقوق‌محور تأکید کرده‌اند.

اصول کلیدی که هر پروژه جمع‌آوری داده شهری باید رعایت کند

حریم خصوصی از طراحی (Privacy by Design)

اصل «حریم خصوصی از طراحی» بر این ایده استوار است که حفاظت از داده‌های شخصی باید از همان مراحل ابتدایی طراحی سامانه‌ها، زیرساخت‌ها و فرآیند‌های شهری مورد توجه قرار گیرد، نه اینکه بعد از راه‌اندازی و بروز مشکلات، به‌عنوان اصلاحیه یا تدبیر جبرانی اعمال شود. به بیان دیگر، سیاست‌ها، نرم‌افزارها، الگوریتم‌ها و سازوکار‌های مدیریت داده باید به‌گونه‌ای ساخته شوند که به‌طور پیش‌فرض، کمترین میزان افشای اطلاعات شهروندان را داشته باشند. این رویکرد، اعتماد عمومی را افزایش می‌دهد و از هزینه‌های قانونی و reputational ناشی از نقض داده‌ها جلوگیری می‌کند.

حداقل‌گرایی داده (Data Minimization)

به گزارش (europa) بر اساس این اصل، هیچ داده‌ای نباید «فقط برای احتیاط» یا «شاید در آینده به درد بخورد» جمع‌آوری شود. هر نوع داده، از موقعیت مکانی گرفته تا اطلاعات سلامت یا تردد، باید دقیقاً با هدفی مشخص و توجیه‌پذیر مرتبط باشد. اگر هدف با روش‌های کم‌خطرتر (مانند داده‌های تجمیعی یا ناشناس) قابل دستیابی است، جمع‌آوری داده‌های خام و شخصی توجیه ندارد. اجرای حداقل‌گرایی داده نه‌تنها از منظر اخلاقی بلکه از نظر امنیتی نیز مهم است، زیرا هر چه حجم داده‌های حساس کمتر باشد، احتمال نقض حریم یا نشت اطلاعات کاهش می‌یابد.

 شفافیت و اطلاع‌رسانی به شهروندان

همچنین در گزارش (unhabitat) آمده است که شهروندان باید بدانند چه نوع داده‌ای از آنها جمع‌آوری می‌شود، هدف استفاده از آن چیست، چه نهادی به آن دسترسی دارد و تا چه مدت نگهداری می‌شود. شفافیت، زیربنای اعتماد اجتماعی در شهر‌های هوشمند است. شهرداری‌ها و نهاد‌های مدیریت داده می‌توانند با انتشار اطلاعیه‌های ساده، داشبورد‌های عمومی، و ابزار‌های دیجیتال برای «درخواست دسترسی یا حذف داده» این اصل را عملی کنند. شفافیت نه‌فقط یک وظیفه اخلاقی بلکه طبق مقرراتی مانند GDPR، یک الزام قانونی محسوب می‌شود.

مسئولیت‌پذیری و ارزیابی خطر (Data Protection Impact Assessment DPIA)

به گزارش (autoriteitpersoonsgegevens) پیش از اجرای هر پروژه شهری که شامل داده‌های شخصی است، باید ارزیابی تأثیر بر حریم خصوصی یا DPIA انجام شود. این ارزیابی، فرایندی سیستماتیک برای شناسایی و کاهش خطرات احتمالی نقض حریم است. در آن مشخص می‌شود چه داده‌هایی جمع‌آوری می‌شوند، چه خطراتی برای افراد وجود دارد و چه اقداماتی برای کاهش آن خطرات در نظر گرفته شده است. بسیاری از مقررات بین‌المللی، از جمله مقررات عمومی حفاظت از داده‌ها در اتحادیه اروپا (GDPR)، انجام DPIA را برای پروژه‌های پرخطر الزامی دانسته‌اند. انجام چنین ارزیابی‌هایی، نهاد‌های شهری را نسبت به پیامد‌های داده‌محور تصمیم‌هایشان پاسخگوتر می‌کند.

روش‌های فنی حفاظت از حریم خصوصی در داده‌های شهری
برای حفظ امنیت اطلاعات شهروندان در فرآیند جمع‌آوری و تحلیل داده‌های شهری، مجموعه‌ای از روش‌های فنی پیشرفته توسعه یافته است. این فناوری‌ها تلاش می‌کنند میان دو هدف مهم تعادل برقرار کنند: استفاده مؤثر از داده‌ها برای بهبود خدمات شهری و حفاظت از هویت و حریم شخصی شهروندان. در ادامه، پنج روش کلیدی به همراه مزایا و محدودیت‌های هر یک معرفی می‌شود.

 ناشناس‌سازی و تکنیک‌های آماری
در گزارش آمده است (epic) روش‌هایی مانند kanonymity، ldiversity و tcloseness از متداول‌ترین ابزارهای اولیه برای حفظ حریم خصوصی‌اند. در این روش‌ها، شناسه‌های فردی (مانند نام، کد ملی، شماره تماس یا موقعیت مکانی دقیق) از داده‌ها حذف یا به شکل کلی‌تری تبدیل می‌شوند تا امکان شناسایی افراد کاهش یابد.

این تکنیک‌ها برای داده‌های ساختاریافته، به‌ویژه در پایگاه‌های آماری و جداول جمعیتی، بسیار کاربردی هستند و پیاده‌سازی ساده‌ای دارند. با این حال، مشکل اصلی آن‌ها در امکان بازشناسایی مجدد است؛ یعنی اگر داده‌های ناشناس‌شده با منابع دیگر ترکیب شوند، احتمال شناسایی افراد دوباره وجود دارد. بنابراین، کارشناسان توصیه می‌کنند ناشناس‌سازی به‌تنهایی به‌عنوان راه‌حل کامل در نظر گرفته نشود و با روش‌های پیشرفته‌تر ترکیب گردد.

 حریم خصوصی تفاضلی (Differential Privacy)
به گزارش (arxiv) یکی از پیشرفته‌ترین رویکردهای ریاضی در این حوزه، «حریم خصوصی تفاضلی» است. این روش با افزودن نویز کنترل‌شده به نتایج آماری یا خروجی مدل‌ها، امکان استخراج اطلاعات مربوط به افراد خاص را از بین می‌برد. در واقع، حتی اگر داده‌های خام در دسترس تحلیل‌گر باشد، با استفاده از DP هیچ‌کس نمی‌تواند با اطمینان تشخیص دهد که داده‌ی یک فرد خاص در مجموعه وجود دارد یا نه.

مزیت مهم این روش، تضمین رسمی و کمی حفاظت از حریم خصوصی است. شرکت‌هایی مانند اپل و گوگل نیز از این فناوری برای تحلیل داده‌های کاربران خود استفاده می‌کنند. با این حال، اجرای موفق آن نیازمند توازن دقیق میان «سطح نویز» و «دقت داده‌ها» است. اگر نویز بیش از حد باشد، نتایج تحلیلی دقت خود را از دست می‌دهند؛ اگر کم باشد، حفاظت از حریم خصوصی ناکافی خواهد بود. به همین دلیل، تعیین «بودجه خصوصی» در این روش نیازمند دانش تخصصی و الگوریتم‌های بهینه‌سازی است.

 یادگیری فدرِیتِد (Federated Learning)
به گزارش (mdpi)در این رویکرد نوآورانه، به‌جای جمع‌آوری و متمرکزسازی داده‌های شهروندان در یک سرور مرکزی، مدل‌های یادگیری ماشین مستقیماً روی دستگاه‌های محلی (مانند تلفن همراه یا حسگرهای شهری) آموزش می‌بینند. سپس تنها پارامترهای آموزش‌دیده (نه داده‌های خام) برای تجمیع نهایی به سرور مرکزی ارسال می‌شود.

مزیت اصلی یادگیری فدرِیتِد این است که داده‌های شخصی در دستگاه کاربران باقی می‌مانند و هرگز به شکل مستقیم به بیرون منتقل نمی‌شوند. این روش به‌ویژه برای شهرهای هوشمند که از میلیون‌ها حسگر و کاربر داده استفاده می‌کنند، مناسب است. با این حال، خطراتی مانند نشتی گرادیان‌ها وجود دارد که ممکن است اطلاعاتی درباره داده‌های محلی فاش کند. برای رفع این مسئله، معمولاً از ترکیب یادگیری فدرِیتِد با روش‌هایی مانند Differential Privacy یا رمزنگاری استفاده می‌شود.

 رمزنگاری کاربردی (Homomorphic Encryption و MultiParty Computation)
به گزارش (springer) رمزنگاری‌های نوین، مانند رمزنگاری همیومورفیک (Homomorphic Encryption)، این امکان را فراهم می‌کنند که داده‌ها حتی در حالت رمزگذاری‌شده نیز پردازش شوند. در نتیجه، هیچ‌کس حتی سرور تحلیل‌گر به داده‌های خام دسترسی ندارد، اما می‌تواند محاسبات لازم را انجام دهد.
همچنین در روش «محاسبات چندجانبه امن» (MultiParty Computation MPC)، چند نهاد می‌توانند بدون افشای داده‌های فردی خود، محاسبات مشترک انجام دهند و نتیجه نهایی را به‌دست آورند. این فناوری‌ها از لحاظ نظری سطح بسیار بالایی از امنیت و محرمانگی ارائه می‌دهند. با این حال، چالش اصلی آن‌ها هزینه بالای محاسبات و پیچیدگی فنی در مقیاس شهری است که باعث می‌شود در حال حاضر بیشتر در پروژه‌های محدود یا حساس (مانند داده‌های سلامت) استفاده شوند.

داده‌های مصنوعی (Synthetic Data)
داده‌های مصنوعی، نسخه‌هایی شبیه‌سازی‌شده از داده‌های واقعی‌اند که با الگوریتم‌های یادگیری ماشین تولید می‌شوند. این داده‌ها به‌گونه‌ای طراحی می‌شوند که ویژگی‌های آماری داده‌های اصلی را حفظ کنند اما هیچ ارتباط مستقیمی با افراد واقعی نداشته باشند.
مزیت این روش در امکان اشتراک‌گذاری ایمن داده‌ها با پژوهشگران، استارت‌آپ‌ها و نهادهای همکار بدون نقض حریم خصوصی است.

پیشنهادات اجرایی

حفاظت از حریم خصوصی در داده‌های شهری مستلزم رویکردی جامع است که از مرحله طراحی آغاز می‌شود. اجرای اصول «حریم از طراحی» و ارزیابی تأثیر حریم خصوصی (DPIA) پیش از راه‌اندازی سامانه‌ها، پایه‌ای ضروری دارد. ترکیب فناوری‌های نوین مانند ناشناس‌سازی پیشرفته، حریم خصوصی تفاضلی، یادگیری فدرِیتد و داده‌های مصنوعی می‌تواند امنیت داده‌ها را تقویت کند. مشارکت و آگاهی شهروندان از نحوه جمع‌آوری داده‌ها نیز به اعتماد عمومی کمک می‌کند. در نهایت، آموزش مداوم کارکنان شهری و ارزیابی ریسک‌های نوظهور باید جزئی از سیاست‌های پایدار شهری باشد.