Tìm hiểu Pet là gì và ảnh hưởng của nó với hệ thống quảng cáo Facebook

Khiếu nại về quyền riêng tư đã buộc Facebook phải tìm ra một phương thức cải tiến mới để vẫn đảm bảo hiệu quả quảng cáo nhưng vẫn bảo vệ được thông tin người dùng. Đó chính là lý do mà PET ra đời. Vậy PET là gì và nó đang ảnh hưởng tới quảng cáo Facebook như thế nào? Cùng chúng tôi tìm hiểu ngay tại bài viết dưới đây.

Công nghệ PET
Công nghệ PET

PET là gì?

Facebook luôn là một trong những mạng xã hội có số lượng người dùng hàng đầu tại Việt Nam. Chính vì vậy, quảng cáo Facebook luôn là một trong những kênh tiếp thị hàng đầu cho hiệu quả nhanh tức thời. Tuy nhiên, có một sự thật vẫn luôn khiến Facebook nhận nhiều chỉ trích đó chính là việc sử dụng dữ liệu người dùng đã khiến cho sự an toàn thông tin cá nhân bị lạm dụng. Hơn nữa, điều này cũng dẫn đến nguy cơ lộ thông tin cá nhân của người dùng cho một bên khác. Chính vì vậy, Facebook đã nghiên cứu ra một công nghệ mới để khắc phục vấn đề này và đặt tên cho nó là PET.

Gia tăng bảo mật dữ liệu là mục tiêu của PET
Gia tăng bảo mật dữ liệu là mục tiêu của PET

PET là viết tắt của Privacy-Enhancing Technologies hay dịch ra có nghĩa là công nghệ tăng cường quyền riêng tư. Hiểu đơn giản thì PET sẽ giúp tối ưu và mã hóa dữ liệu thành các dạng mật mã đặc biệt. Đôi khi nó cũng chỉnh sửa loại bỏ đi một phần dữ liệu nhằm mục đích cuối cùng là bảo vệ mọi thông tin cá nhân có trong dữ liệu. Không chỉ vậy, PET cũng góp phần khiến mọi thứ trở nên nhanh chóng và tự động hóa hơn. Chính vì vậy dư tiêu hao nhiều thời gian và tiền bạc, PET vẫn tiếp tục được Facebook tiếp tục nghiên cứu và phát triển từng ngày.

➡️➡️➡️Tìm hiểu thêm: Engagement Là Gì? Tác Dụng Của Engagement Trên Facebook

Các loại PET và ảnh hưởng của chúng lên quảng cáo

Về cơ bản, các loại PET đều vận hành trên các phương thức mã hóa và bảo mật và chúng giúp hạn chế đi lượng dữ liệu phải xử lý nhưng vẫn mang đến hiệu quả tương đương. Dựa theo cách mà chúng vận hành, có thể chia PET ra thành 3 loại:

MPC – Tính toán an toàn đa bên (Secure Multi-Party Computation)

Secure Multi-Party Computation
Secure Multi-Party Computation

Phương pháp này được sử dụng khi nhiều đơn vị, tổ chức cùng làm việc với nhau. Vấn đề xảy ra khi mỗi bên trong các tổ chức đều cùng nắm một phần dữ liệu. Nếu thông qua các báo cáo thông thường thì họ sẽ phải cung cấp các dữ liệu của mình cho cùng một đơn vị để có được báo cáo hoàn chỉnh. Với MPC, dữ liệu sẽ được mã hóa lại trong mọi công đoạn để giúp cho các bên cùng có thể xem được cách mà quảng cáo vận hành mà không cần cung cấp dữ liệu cho các bên khác.

Có thể thấy MPC cực kỳ phù hợp để vẫn tính toán và đảm bảo sự bảo mật giữa các bên mà vẫn có thể giúp máy học có được thông tin để hoạt động. Các báo cáo vẫn được tổng hợp dù dữ liệu được cầm bởi nhiều bên

On-Device Learning

On-Device Learning là công nghệ vận hành gần tương tự như chính cái tên của nó. Thay vì phải gửi toàn bộ các thông tin về hoạt động và thao tác của người dùng về máy chủ để tổng hợp được những thông tin về Insight khách hàng. Các hoạt động tính toán này được tiến hành ngay trên thiết bị để có thể nhanh chóng đưa ra được các quảng cáo phù hợp mà không cần thêm những thông tin khác như hoạt động của người dùng trên các website ngoài như phương thức cũ.

Ví dụ, bạn là một khách hàng ấn vào một trong những quảng cáo  giày da nam, thay vì ghi nhận những dữ liệu này về máy chủ, On-Device Learning ghi nhận ngay những thông tin này trên thiết bị và phản hồi bằng những quảng cáo giày da nam tương tự. Nhanh, tiện lợi và bảo mật hơn là những gì mà thuật toán On-Device Learning mang lại.

Differential Privacy

Differential Privacy là một trong những công nghệ đặc biệt dùng để mã hóa dữ liệu theo một cách đặc biệt. Sau khi thu thập được những thông tin về dữ liệu người dùng mua hàng quảng cáo, hệ thống sẽ tự động bớt đi một số lượng dữ liệu để làm nhiễu đi những thông tin sẵn có. Nhờ vậy mà tính bảo mật được nâng cao lên.

Như ví dụ bên trên về quảng cáo giày da nam, khi dữ liệu thực tế về số lượng người đã mua hàng sẽ được hệ thống thêm những yếu tố gây nhiễu vào. Ví dụ, thay vì công bố đầy đủ số lượng người mua, hệ thống sẽ tự động bớt đi một số lượng người cụ thể nào đó. Điều này khiến cho số liệu được chuyển ra chỉ mang tính tương đối và rất khó để có thể xác định được thực dữ liệu thực tế.

Do đó, Differential Privacy thường được sử dụng cho những dữ liệu được công khai và phục vụ mục đích nghiên cứu. Với công nghệ này, dữ liệu luôn đảm bảo được tính bảo mật cần thiết của mình.

Trên đây là những giải đáp cho thắc mắc PET là gì cũng như những cách thức mà PET bảo mật dữ liệu quảng cáo. Hiện nay FPT Skillking đang là đơn vị đào tạo Digital marketing full stack với giáo trình chuẩn ấn độ được rất nhiều người tin tưởng theo học. Nếu bạn có nhu cầu tham khảo về khóa học, vui lòng truy cập địa chỉ skillking.fpt.edu.vn. Với đội ngũ giáo viên đều là những người làm việc lâu năm trong ngành, kết hợp với giáo trình chuẩn quốc tế sẽ giúp cho bạn dễ dàng bước chân vào thị trường việc làm đầy dẫy tiềm năng và cơ hội.