{"id":37838,"date":"2019-10-31T22:20:06","date_gmt":"2019-10-31T19:20:06","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/google-otkryl-kod-biblioteki-dlya-konfidentsialnoj-obrabotki-dannyh\/"},"modified":"2019-10-31T22:20:06","modified_gmt":"2019-10-31T19:20:06","slug":"google-otkryl-kod-biblioteki-dlya-konfidentsialnoj-obrabotki-dannyh","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/news\/google-otkryl-kod-biblioteki-dlya-konfidentsialnoj-obrabotki-dannyh","title":{"rendered":"Google hat den Code f\u00fcr die Bibliothek zur vertraulichen Verarbeitung von Daten ver\u00f6ffentlicht.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Das Unternehmen Google ver\u00f6ffentlicht<\/a><\/noindex> Quelltexte der Bibliothek \u00abDifferential Privacy<\/a><\/noindex>\u00bb mit der Implementierung von Methoden der differentiellen Privatsph\u00e4re<\/a><\/noindex>, die es erm\u00f6glichen, statistische Operationen auf Datens\u00e4tzen mit ausreichend hoher Genauigkeit durchzuf\u00fchren, ohne die Identifizierung einzelner Datens\u00e4tze zuzulassen. Der Code der Bibliothek ist in C++ geschrieben und offen<\/a><\/noindex> unter der Apache 2.0 Lizenz. <\/p>\n

Die Analyse unter Verwendung der Methoden der Differentialen Privatsph\u00e4re erm\u00f6glicht es Organisationen, analytische Stichproben aus statistischen Datenbanken zu erstellen, ohne die Daten aufzuteilen und aus den allgemeinen Informationen spezifische Parameter einzelner Personen herauszuarbeiten. Beispielsweise k\u00f6nnen Forschern Informationen bereitgestellt werden, die es ihnen erm\u00f6glichen, die durchschnittliche Aufenthaltsdauer von Patienten in Krankenh\u00e4usern zu vergleichen, w\u00e4hrend die Vertraulichkeit der Patienten gewahrt bleibt und die Herausarbeitung von Informationen \u00fcber sie ausgeschlossen ist.<\/p>\n

Die vorgeschlagene Bibliothek enth\u00e4lt die Implementierung mehrerer Algorithmen zur Erstellung aggregierter Statistiken basierend auf numerischen Datens\u00e4tzen, die vertrauliche Informationen enthalten. Zur \u00dcberpr\u00fcfung der Korrektheit der Algorithmen wird ein stochastischer Probennehmer<\/a><\/noindex>bereitgestellt. Die Algorithmen erm\u00f6glichen es, Operationen wie Summierung, Z\u00e4hlung, Durchschnittsberechnung, Berechnung der Standardabweichung, Varianz und ordinalen Statistiken durchzuf\u00fchren, einschlie\u00dflich der Bestimmung des Minimums, Maximums und Medians. Au\u00dferdem enth\u00e4lt sie die Implementierung des Laplace-Mechanismus<\/a><\/noindex>, der f\u00fcr Berechnungen verwendet werden kann, die nicht von vordefinierten Algorithmen abgedeckt sind.<\/p>\n

Die Bibliothek verwendet eine modulare Architektur, die es erm\u00f6glicht, die vorhandene Funktionalit\u00e4t zu erweitern und zus\u00e4tzliche Mechanismen, aggregierte Funktionen und Mittel zur Steuerung des Vertraulichkeitsniveaus hinzuzuf\u00fcgen.
\nBasierend auf der Bibliothek f\u00fcr das DBMS PostgreSQL 11 von den Entwicklern von Endless, und das verantwortliche Projektunternehmen Endless Mobile ist Teil des<\/a><\/noindex> Erweiterung mit einer Sammlung anonymisierter Aggregatfunktionen, die Methoden der differenziellen Privatsph\u00e4re verwenden \u2014 ANON_COUNT, ANON_SUM, ANON_AVG, ANON_VAR, ANON_STDDEV und ANON_NTILE.<\/p>\n

<\/a><\/noindex><\/p>\n

Quelle: opennet.ru<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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