A empresa Google códigos-fonte da biblioteca "" com a implementação de métodos , que permitem realizar operações estatísticas em conjuntos de dados com uma precisão suficientemente alta, sem a possibilidade de identificar registros individuais. O código da biblioteca é escrito em C++ e estão sob a licença Apache 2.0.
A análise utilizando métodos de privacidade diferencial permite que as organizações realizem amostragens analíticas de bancos de dados estatísticos, sem permitir a separação de dados e a identificação de parâmetros de indivíduos específicos. Por exemplo, para identificar diferenças no cuidado dos pacientes, os pesquisadores podem ter acesso a informações que permitem comparar a média de tempo de internação dos pacientes em hospitais, enquanto preservam a confidencialidade dos pacientes e não permitem a revelação de informações sobre eles.
A biblioteca proposta inclui a implementação de vários algoritmos para formar estatísticas agregadas com base em conjuntos de dados numéricos que contêm informações confidenciais. Para verificar a correção das operações dos algoritmos, é fornecido um . Os algoritmos permitem realizar operações sobre os dados, como soma, contagem, cálculo de médias, desvio padrão, variância e estatísticas de ordem, incluindo a determinação de mínimo, máximo e mediana. Também está incluída a implementação , que pode ser utilizado para cálculos que não são cobertos por algoritmos predefinidos.
A biblioteca utiliza uma arquitetura modular, permitindo expandir a funcionalidade existente e adicionar mecanismos adicionais, funções agregadas e métodos de controle do nível de confidencialidade.
Com base na biblioteca para o SGBD PostgreSQL 11 uma extensão com um conjunto de funções agregadas anônimas que utilizam métodos de privacidade diferencial — ANON_COUNT, ANON_SUM, ANON_AVG, ANON_VAR, ANON_STDDEV e ANON_NTILE.
Fonte: opennet.ru
