Google библиотечни изходни кодове "» с внедряване на методи , позволяващи да се извършват статистически операции върху набор от данни с достатъчно висока точност без възможност за идентифициране на отделни записи в него. Кодът на библиотеката е написан на C++ и лицензиран под Apache 2.0.
Анализът, използващ диференциални методи за поверителност, позволява на организациите да правят аналитични извадки от статистически бази данни, без да им позволява да отделят данните и да изолират параметрите на конкретни лица от общата информация. Например, за да идентифицират разликите в грижите за пациентите, на изследователите може да бъде предоставена информация, която им позволява да сравняват средната продължителност на престоя на пациентите в болниците, но все пак запазва поверителността на пациентите и не подчертава информацията за пациентите.
Предложената библиотека включва прилагането на няколко алгоритми за генериране на обобщена статистика, базирана на набори от числени данни, които включват поверителна информация. За проверка на правилната работа на алгоритмите е предвидено . Алгоритмите ви позволяват да извършвате сумиране, броене, средно, стандартно отклонение, дисперсия и статистически операции за подреждане на данни, включително определяне на минимум, максимум и медиана. Включва и изпълнението , който може да се използва за изчисления, които не са обхванати от предварително зададени алгоритми.
Библиотеката използва модулна архитектура, която ви позволява да разширите съществуващата функционалност и да добавите допълнителни механизми, обобщени функции и контроли на нивото на поверителност.
Базиран на библиотеката за СУБД PostgreSQL 11 разширение с набор от анонимни агрегатни функции, използващи диференциални методи за поверителност - ANON_COUNT, ANON_SUM, ANON_AVG, ANON_VAR, ANON_STDDEV и ANON_NTILE.
Източник: opennet.ru