谷歌开源差异化隐私库

谷歌前两日发布了其核心产品(如谷歌Maps)中使用的差别隐私库的开源版本，任何组织或开发人员现在都可以在GitHub上查看隐私库，此举给业内造成了不小的影响。

差异隐私算法

差异隐私限制了用于发布统计数据库聚合信息的算法，无论您是城市规划师、小型企业所有者还是软件开发人员，您大概都会希望从您的公民、客户或用户的数据中获得信息。但这个过程涉及隐私，如果你不想失去他们对这个过程，以及对你的信任，就得另想办法，而这时，差异私有数据分析正好能帮到你，它可以使组织能够从大多数数据中学习，而不需要区分或重新标识任何单个个体的数据。

谷歌产品经理米格尔•格瓦拉解释说:“如果你是一名健康研究人员，那么你可以通过比较不同医院的病人平均住院时间，以确定各院在护理方面是否存在差异。”“差异隐私是一种高保证、分析性的方法，可以确保以保护隐私的方式处理类似的案例。”

差异化隐私库功能

谷歌承诺，它的库对于开发人员而言很简单。主要特点包括:

统计功能：支持最常见的数据科学操作（计数、总和、平均值、中间值和百分位数）。

严格的测试：除了一个扩展的测试套件，还有一个可扩展的“随机差异隐私模型检查器库”有助于防止错误。

准备使用：包括一个postgresql扩展和常见的方法。

模块化：库可以扩展到包括其他功能，如附加机制、聚合功能或隐私预算管理。

这并不是谷歌的第一次差异化隐私竞技。3月，谷歌发布了TensorFlow Privacy和TensorFlow Federated。6月，谷歌开放了源代码的私有连接和计算，在保护隐私的同时为公司提供数据洞察。本月，又来了个差异化隐私库，今年的谷歌似乎特别忙碌。

GitHub：

https://github.com/google/differential-privacy/tree/master/differential_privacy

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