Google zdrojové kódy knihovny"» s implementací metod , umožňující provádět statistické operace nad souborem dat s dostatečně vysokou přesností bez možnosti identifikace jednotlivých záznamů v něm. Knihovní kód je napsán v C++ a licencováno pod Apache 2.0.
Analýza využívající různé metody ochrany soukromí umožňuje organizacím vytvářet analytické vzorky ze statistických databází, aniž by jim umožňovala oddělovat data a izolovat parametry konkrétních osob od obecných informací. Například pro identifikaci rozdílů v péči o pacienty mohou být výzkumníkům poskytnuty informace, které jim umožní porovnávat průměrnou délku pobytu pacientů v nemocnicích, ale stále zachovávají důvěrnost pacientů a nezdůrazňují informace o pacientech.
Navrhovaná knihovna zahrnuje implementaci několika algoritmů pro generování agregovaných statistik založených na souborech číselných údajů, které obsahují důvěrné informace. Pro kontrolu správného fungování algoritmů je k dispozici . Algoritmy umožňují provádět operace sčítání, počítání, průměru, směrodatné odchylky, rozptylu a statistiky pořadí na datech, včetně určování minima, maxima a mediánu. Součástí je i realizace , který lze použít pro výpočty, které nepokrývají předdefinované algoritmy.
Knihovna využívá modulární architekturu, která vám umožňuje rozšířit stávající funkce a přidat další mechanismy, agregační funkce a ovládací prvky úrovně soukromí.
Založeno na knihovně pro PostgreSQL 11 DBMS rozšíření o sadu anonymních agregačních funkcí využívajících diferenciální metody ochrany soukromí - ANON_COUNT, ANON_SUM, ANON_AVG, ANON_VAR, ANON_STDDEV a ANON_NTILE.
Zdroj: opennet.ru