Google coduri sursă de bibliotecă "» cu implementarea metodelor , permițând efectuarea de operațiuni statistice pe un set de date cu o acuratețe suficient de mare, fără posibilitatea de a identifica înregistrări individuale din acesta. Codul bibliotecii este scris în C++ și licențiat sub Apache 2.0.
Analiza folosind metode diferențiale de confidențialitate permite organizațiilor să realizeze eșantioane analitice din baze de date statistice, fără a le permite să separe datele și să izoleze parametrii anumitor indivizi de informațiile generale. De exemplu, pentru a identifica diferențele în îngrijirea pacientului, cercetătorilor li se pot furniza informații care le permit să compare durata medie de ședere a pacienților în spitale, dar păstrează totuși confidențialitatea pacientului și nu evidențiază informațiile despre pacient.
Biblioteca propusă include implementarea mai multor algoritmi pentru generarea de statistici agregate bazate pe seturi de date numerice care includ informații confidențiale. Pentru a verifica funcționarea corectă a algoritmilor, este furnizat . Algoritmii vă permit să efectuați operațiuni de însumare, numărare, medie, abatere standard, dispersie și statistici de ordine asupra datelor, inclusiv determinarea minimului, maximului și medianului. Include și implementarea , care poate fi folosit pentru calcule care nu sunt acoperite de algoritmi predefiniti.
Biblioteca folosește o arhitectură modulară care vă permite să extindeți funcționalitățile existente și să adăugați mecanisme suplimentare, funcții agregate și controale ale nivelului de confidențialitate.
Bazat pe biblioteca pentru PostgreSQL 11 DBMS extensie cu un set de funcții agregate anonime care utilizează metode de confidențialitate diferențiate - ANON_COUNT, ANON_SUM, ANON_AVG, ANON_VAR, ANON_STDDEV și ANON_NTILE.
Sursa: opennet.ru