Google отваря библиотечен код за обработка на поверителни данни

Google публикувано библиотечни изходни кодове "Диференциална поверителност» с внедряване на методи диференциална поверителност, 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 е отворено 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 стохастична сонда. 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 Механизъм на Лаплас, 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 подготвени 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