गुगलले गोप्य डाटा प्रोसेसिङका लागि लाइब्रेरी कोड खोल्छ

गूगल प्रकाशित पुस्तकालय स्रोत कोड "भिन्न गोपनीयता» विधिहरूको कार्यान्वयनको साथ भिन्न गोपनीयता, यसमा व्यक्तिगत रेकर्डहरू पहिचान गर्ने क्षमता बिना पर्याप्त उच्च शुद्धताको साथ डाटा सेटमा सांख्यिकीय कार्यहरू गर्न अनुमति दिँदै। पुस्तकालय कोड C++ र मा लेखिएको छ खोल्नुहोस् Apache 2.0 अन्तर्गत इजाजतपत्र प्राप्त।

विभेदकारी गोपनीयता विधिहरू प्रयोग गरेर विश्लेषणले संगठनहरूलाई तथ्याङ्कीय डाटाबेसहरूबाट विश्लेषणात्मक नमूनाहरू बनाउन अनुमति दिन्छ, उनीहरूलाई डाटा अलग गर्न र सामान्य जानकारीबाट विशिष्ट व्यक्तिहरूको प्यारामिटरहरू अलग गर्न अनुमति नदिई। उदाहरणका लागि, बिरामी हेरचाहमा भिन्नताहरू पहिचान गर्न, अनुसन्धानकर्ताहरूलाई जानकारी प्रदान गर्न सकिन्छ जसले उनीहरूलाई अस्पतालहरूमा बिरामीहरूको बसाइको औसत लम्बाइ तुलना गर्न अनुमति दिन्छ, तर अझै पनि बिरामीको गोपनीयता कायम राख्छ र बिरामी जानकारी हाइलाइट गर्दैन।

प्रस्तावित पुस्तकालयले गोप्य जानकारी समावेश गर्ने संख्यात्मक डेटाको सेटमा आधारित एकत्रित तथ्याङ्कहरू सिर्जना गर्न धेरै एल्गोरिदमहरूको कार्यान्वयन समावेश गर्दछ। एल्गोरिदमको सही सञ्चालन जाँच गर्न, यो प्रदान गरिएको छ stochastic जांच। एल्गोरिदमहरूले तपाइँलाई न्यूनतम, अधिकतम र मध्य निर्धारण सहित डेटामा योग, गणना, माध्य, मानक विचलन, फैलावट र अर्डर तथ्याङ्क कार्यहरू गर्न अनुमति दिन्छ। कार्यान्वयन पनि यसमा समेटिएको छ Laplace संयन्त्र, जुन पूर्वनिर्धारित एल्गोरिदमहरू द्वारा कभर नगरिएको गणनाको लागि प्रयोग गर्न सकिन्छ।

पुस्तकालयले मोड्युलर आर्किटेक्चर प्रयोग गर्दछ जसले तपाईंलाई अवस्थित कार्यक्षमता विस्तार गर्न र थप संयन्त्रहरू, समग्र कार्यहरू, र गोपनीयता स्तर नियन्त्रणहरू थप्न अनुमति दिन्छ।
PostgreSQL 11 DBMS को लागि पुस्तकालयमा आधारित तयार विभेदक गोपनीयता विधिहरू प्रयोग गरेर बेनामी समग्र कार्यहरूको सेटको साथ विस्तार - ANON_COUNT, ANON_SUM, ANON_AVG, ANON_VAR, ANON_STDDEV र ANON_NTILE।

स्रोत: opennet.ru