Google izvorni kodovi biblioteke "» implementacijom metoda , omogućavajući izvođenje statističkih operacija nad skupom podataka sa dovoljno visokom preciznošću bez mogućnosti identifikacije pojedinačnih zapisa u njemu. Kôd biblioteke je napisan u C++ i licenciran pod Apache 2.0.
Analiza korištenjem diferencijalnih metoda privatnosti omogućava organizacijama da naprave analitičke uzorke iz statističkih baza podataka, ne dozvoljavajući im da odvoje podatke i izoluju parametre određenih pojedinaca od općih informacija. Na primjer, da bi se identificirale razlike u njezi pacijenata, istraživačima se mogu pružiti informacije koje im omogućavaju da uporede prosječnu dužinu boravka pacijenata u bolnicama, ali i dalje čuvaju povjerljivost pacijenata i ne ističu informacije o pacijentima.
Predložena biblioteka uključuje implementaciju nekoliko algoritama za generisanje agregiranih statistika zasnovanih na skupovima numeričkih podataka koji uključuju povjerljive informacije. Za provjeru ispravnog rada algoritama, predviđeno je . Algoritmi vam omogućavaju da izvršite operacije sumiranja, brojanja, srednje vrijednosti, standardne devijacije, disperzije i statistike poredanja podataka, uključujući određivanje minimuma, maksimuma i medijana. Takođe uključuje implementaciju , koji se može koristiti za proračune koji nisu obuhvaćeni unaprijed definiranim algoritmima.
Biblioteka koristi modularnu arhitekturu koja vam omogućava da proširite postojeću funkcionalnost i dodate dodatne mehanizme, agregatne funkcije i kontrole nivoa privatnosti.
Zasnovan na biblioteci za PostgreSQL 11 DBMS proširenje sa skupom anonimnih agregatnih funkcija koje koriste različite metode privatnosti - ANON_COUNT, ANON_SUM, ANON_AVG, ANON_VAR, ANON_STDDEV i ANON_NTILE.
izvor: opennet.ru