Google mga source code sa librarya "Β» uban ang pagpatuman sa mga pamaagi , nga nagtugot sa paghimo sa mga operasyon sa istatistika sa usa ka set sa datos nga adunay igo nga taas nga katukma nga walaβy katakus sa pag-ila sa indibidwal nga mga rekord niini. Ang code sa librarya gisulat sa C++ ug lisensyado ubos sa Apache 2.0.
Ang pagtuki gamit ang differential privacy nga mga pamaagi nagtugot sa mga organisasyon sa paghimo sa analytical samples gikan sa statistical databases, nga walay pagtugot kanila sa pagbulag sa datos ug paglain sa mga parameter sa piho nga mga indibidwal gikan sa kinatibuk-ang impormasyon. Pananglitan, aron mahibal-an ang mga kalainan sa pag-atiman sa pasyente, ang mga tigdukiduki mahimong mahatagan og kasayuran nga nagtugot kanila sa pagtandi sa kasagaran nga gidugayon sa pagpabilin sa mga pasyente sa mga ospital, apan nagpabilin gihapon ang kompidensyal sa pasyente ug wala magpasiugda sa impormasyon sa pasyente.
Ang gisugyot nga librarya naglakip sa pagpatuman sa pipila ka mga algorithm alang sa pagmugna og aggregated statistics base sa mga set sa numerical data nga naglakip sa confidential nga impormasyon. Aron masusi ang husto nga operasyon sa mga algorithm, gihatag kini . Gitugotan ka sa mga algorithm sa paghimo sa mga operasyon sa pagsuma, pag-ihap, mean, standard deviation, dispersion ug order statistics sa datos, lakip ang pagtino sa minimum, maximum ug median. Lakip usab niini ang pagpatuman , nga magamit alang sa mga kalkulasyon nga wala masakop sa gitakda nang daan nga mga algorithm.
Ang librarya naggamit ug modular nga arkitektura nga nagtugot kanimo sa pagpalapad sa kasamtangan nga pagpaandar ug pagdugang og dugang nga mga mekanismo, aggregate functions, ug privacy level controls.
Base sa librarya para sa PostgreSQL 11 DBMS extension nga may set sa anonymous aggregate functions gamit ang differential privacy method - ANON_COUNT, ANON_SUM, ANON_AVG, ANON_VAR, ANON_STDDEV ug ANON_NTILE.
Source: opennet.ru