/nginx/o/2013/02/27/1609432t1heba5.jpg)
Püüame tekitada olukorda, kus keegi ei peaks oma andmete pärast kartma,» ütleb Dan Bogdanov, uudse andmetöötlussüsteemi Sharemind looja, kes kaitseb täna Tartu Ülikoolis selle põhjal doktoritöö. Tema lähenemine on paberilt välja kasvanud reaalseks tarkvaraks ja sellest võib saada Eesti uus e-edulugu.
Bogdanovi välja arendatud Sharemind lahendab probleemi, mis kerkib statistikat tehes tihti esile, eriti meil siin, väikeses Eestis: kuidas töödelda andmeid nii, et need ei reedaks midagi.
«Tihti on võimalik inimene kaudselt ära tuvastada selle tõttu, et teatud väärtused on ikkagi nähtavad,» selgitab ta. «Nimi ja isikukood võivad olla eemaldatud, aga kui vaatan tema elukohta ja seal on näiteks kirjas, mitu last tal on, siis võib inimese kergelt tuvastada.»
Samamoodi on selgunud, et teadustööks internetti riputatud geenijärjestustest on võimalik selle isiku kohta üsnagi palju välja lugeda, võrreldes seda teiste avalike andmetega, kuni tema perenime tuvastamiseni.
Lahenduseks pakutav Sharemind kasutab ühissalastuseks nimetatavat lähenemist. «Ühissalastuse puhul ei ole üksikuid väärtusi enam kellelgi võimalik näha,» selgitab ASi Cybernetica teadurina töötav Bogdanov. «Ta peidab ära andmete sisu. Me teame, et sel on kindel väärtus, me saame seda liita, korrutada, jagada, aga me ei näe seda väärtust. Arvuti arvutab pimesi: ta saab õiged tulemused, aga ei näe, mis arvud olid algandmeteks.»
Niimoodi saab võrrelda andmeid, mille väljaandmine on seni privaatsuse säilitamise eesmärgil olnud väga range kontrolli all. «Kõige keerulisem on maksuandmetega, see ikkagi inimeste raha, ja maksuamet hoiab täiesti õigustatult neid andmeid väga korralikult,» toob Bogdanov näite.
«Minu lemmikrakendus, mille nimel väga palju töötan, on anda võimalus välja arvutada konkreetsete poliitiliste otsuste kulud ja tulud,» sõnab ta. «Toon näite: Eestis on praegu väga populaarne teema eri haridusega inimeste võimalused tööturul. Tehniliselt on võimalik võtta hariduse infosüsteemi andmed, maksu- ja tolliameti andmed inimese töötulumaksude kohta ning näiteks töötukassa andmed.»
«Igaüks neist organisatsioonidest kasutab ühissalastust ja paneb andmed kokku kesksesse andmelattu,» kirjeldab Bogdanov. «Niimoodi oleks võimalik välja arvutada, millised erialad annavad millist maksutulu või rohkem töötuid, ja suunata hariduspoliitilisi otsuseid.»
«Seda saab teha nii, et osalised ei anna andmeid ära, vaid jagavad laiali, nii et keegi ei näe andmeid,» lahendab Sharemind Bogdanovi sõnul küsimuse, mis on sellelaadseid uuringuid seni takistanud, «ja neil säilib ka kontroll oma andmete üle.»
«Püüamegi saavutada olukorda, et andmete jagamine ei tähendaks nende äraandmist. Senimaani ongi probleem, et osalised on soovinud seda kontrolli tugevalt hoida. Ja meie püüame pakkuda lahendust, mis aitaks teha täpsemaid uuringuid, ilma et keegi peaks loobuma kontrollist.»
Eestis on ühissalastusel põhinevat andmetöötlust seni kasutanud infotehnoloogia ja telekommunikatsiooni liit, kes sai niimoodi liikmesettevõtetelt küsida täpsemat infot kui avalikult kättesaadav ning analüüsida selle abil valdkonna olukorda ja vajadusi. Samuti ilmus äsja ajakirjas Bioinformatics artikkel, mis pakub Sharemindi lahendusena geeniandmete turvaliseks analüüsimiseks.
Sharemindi ja selle rakenduste arendamisega tegeleb Cyberneticas – ettevõttes, kust pärinevad muu hulgas digiallkiri, e-valimiste ja riigiportaali lahendused – praegu kümmekond inimest ning Bogdanov on töörühma juht.
Ka rahvusvaheliselt on huvi Sharemindi vastu suur, kuna süsteem on konkurentidega võrreldes kiirem ja efektiivsem. Kohtusin Bogdanoviga Tallinna lennujaama kohvikus, ta ise oli teel Brüsselisse ja kolleeg Prantsusmaale, et seal Sharemindi tutvustada. Juba on käimas koostööprojektid USA kaitseministeeriumi ja jaapanlastega.
Kuid siiski näeks Bogdanov kõige parema meelega, et ühissalastuse abil andmetöötluse võtaks kasutusse meie avalik sektor. Just sellepärast, et lisaks parematele otsustele annaks see Eestile taas võimaluse olla ühes e-valdkonnas maailmas teenäitaja.
/nginx/o/2020/09/03/13320201t1hd734.jpg)