ਗੂਗਲ ਨੇ ਗੁਪਤ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਕੋਡ ਖੋਲ੍ਹਿਆ ਹੈ

ਗੂਗਲ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਤ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਸਰੋਤ ਕੋਡ "ਅੰਤਰ ਗੋਪਨੀਯਤਾ» ਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਭਿੰਨ ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕਾਫ਼ੀ ਉੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ 'ਤੇ ਅੰਕੜਾ ਸੰਚਾਲਨ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਕੋਡ C++ ਅਤੇ ਵਿੱਚ ਲਿਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਖੁੱਲ੍ਹਾ ਹੈ ਅਪਾਚੇ 2.0 ਦੇ ਅਧੀਨ ਲਾਇਸੰਸਸ਼ੁਦਾ।

ਵਿਭਿੰਨ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਅੰਕੜਾ ਡੇਟਾਬੇਸ ਤੋਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਨਮੂਨੇ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨ ਅਤੇ ਆਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਖਾਸ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੱਤੇ ਬਿਨਾਂ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਠਹਿਰਨ ਦੀ ਔਸਤ ਲੰਬਾਈ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਗੁਪਤਤਾ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਵਿੱਚ ਗੁਪਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸੈੱਟਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੇ ਅੰਕੜੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਸਹੀ ਕਾਰਵਾਈ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ, ਇਹ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਸਟੋਚੈਸਟਿਕ ਪੜਤਾਲ. ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਮਾਲਟ, ਗਿਣਤੀ, ਮੱਧਮਾਨ, ਮਿਆਰੀ ਵਿਵਹਾਰ, ਫੈਲਾਅ ਅਤੇ ਆਰਡਰ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ, ਅਧਿਕਤਮ ਅਤੇ ਮੱਧਮਾਨ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਲੈਪਲੇਸ ਵਿਧੀ, ਜੋ ਕਿ ਪੂਰਵ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੁਆਰਾ ਕਵਰ ਨਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਗਣਨਾਵਾਂ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਇੱਕ ਮਾਡਯੂਲਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਾਧੂ ਵਿਧੀਆਂ, ਕੁੱਲ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ, ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਪੱਧਰ ਨਿਯੰਤਰਣ ਜੋੜਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
PostgreSQL 11 DBMS ਲਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਤਿਆਰ ਵਿਭਿੰਨ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਵਿਧੀਆਂ - ANON_COUNT, ANON_SUM, ANON_AVG, ANON_VAR, ANON_STDDEV ਅਤੇ ANON_NTILE ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਅਗਿਆਤ ਕੁੱਲ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਸਮੂਹ ਦੇ ਨਾਲ ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨ।

ਸਰੋਤ: opennet.ru