Кампанія Google зыходныя тэксты бібліятэкі «» з рэалізацыяй метадаў , якія дазваляюць з дастаткова высокай дакладнасцю выконваць статыстычныя аперацыі над наборам дадзеных без магчымасці ідэнтыфікацыі асобных запісаў у ім. Код бібліятэкі напісаны на мове C++ і пад ліцэнзіяй Apache 2.0.
Аналіз з выкарыстаннем метадаў дыферэнцыяльнай прыватнасці дае магчымасць арганізацыям вырабляць аналітычныя выбаркі са статыстычных БД, не дазваляючы падзяліць дадзеныя і вылучыць з агульнай інфармацыі параметры канкрэтных асоб. Напрыклад, для выяўлення адрозненняў у доглядзе за хворымі, даследчыкам можна прадаставіць інфармацыю, якая дазваляе параўнаць сярэднюю колькасць часу знаходжання пацыентаў у бальніцах, але пры гэтым захоўвае канфідэнцыйнасць пацыентаў і не дапускае выдзялення звестак аб іх.
Прапанаваная бібліятэка ўключае рэалізацыю некалькіх алгарытмаў для фарміравання агрэгаванай статыстыкі на аснове набораў лікавых даных, якія ўключаюць канфідэнцыйныя звесткі. Для праверкі карэктнасці працы алгарытмаў прадастаўляецца . Алгарытмы дазваляюць выконваць над дадзенымі аперацыі падсумоўвання, падліку, вылічэнні сярэдніх значэнняў, сярэднеквадратычнага адхіленні, дысперсіі і парадкавай статыстыкі, уключаючы вызначэнне мінімуму, максімуму і медыяны. У склад таксама ўваходзіць рэалізацыя , які можа выкарыстоўвацца для вылічэнняў, якія не ахопліваюцца перадвызначанымі алгарытмамі.
Бібліятэка выкарыстоўвае модульную архітэктуру, якая дазваляе пашыраць існуючую функцыянальнасць і дабаўляць дадатковыя механізмы, агрэгатныя функцыі і сродкі кіравання ўзроўнем канфідэнцыйнасці.
На базе бібліятэкі для СКБД PostgreSQL 11 пашырэнне з наборам ананімных агрэгатных функцый, якія выкарыстоўваюць метады дыферэнцыяльнай прыватнасці - ANON_COUNT, ANON_SUM, ANON_AVG, ANON_VAR, ANON_STDDEV і ANON_NTILE.
Крыніца: opennet.ru