Google ซอร์สโค้ดของห้องสมุด "» โดยมีการนำวิธีการต่างๆ ทำให้สามารถดำเนินการทางสถิติกับชุดข้อมูลที่มีความแม่นยำสูงเพียงพอโดยไม่สามารถระบุแต่ละบันทึกได้ รหัสห้องสมุดเขียนด้วยภาษา C++ และ ได้รับอนุญาตภายใต้ Apache 2.0
การวิเคราะห์โดยใช้วิธีความเป็นส่วนตัวที่แตกต่างกันช่วยให้องค์กรสามารถสร้างตัวอย่างการวิเคราะห์จากฐานข้อมูลทางสถิติ โดยไม่ต้องอนุญาตให้แยกข้อมูลและแยกพารามิเตอร์ของบุคคลใดบุคคลหนึ่งออกจากข้อมูลทั่วไป ตัวอย่างเช่น เพื่อระบุความแตกต่างในการดูแลผู้ป่วย นักวิจัยสามารถได้รับข้อมูลที่ช่วยในการเปรียบเทียบระยะเวลาเฉลี่ยในการพักรักษาตัวของผู้ป่วยในโรงพยาบาล แต่ยังคงรักษาความลับของผู้ป่วยและไม่เน้นข้อมูลของผู้ป่วย
ไลบรารีที่นำเสนอประกอบด้วยการนำอัลกอริธึมหลายอย่างไปใช้ในการสร้างสถิติรวมโดยอิงตามชุดข้อมูลตัวเลขที่มีข้อมูลที่เป็นความลับ เพื่อตรวจสอบการทำงานที่ถูกต้องของอัลกอริธึม . อัลกอริธึมช่วยให้คุณสามารถดำเนินการรวม การนับ ค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน การกระจายตัว และสถิติลำดับของข้อมูล รวมถึงการกำหนดค่าต่ำสุด ค่าสูงสุด และค่ามัธยฐาน อีกทั้งยังรวมถึงการนำไปปฏิบัติด้วย ซึ่งสามารถใช้สำหรับการคำนวณที่ไม่ครอบคลุมโดยอัลกอริธึมที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
ไลบรารีใช้สถาปัตยกรรมแบบโมดูลาร์ที่ช่วยให้คุณสามารถขยายฟังก์ชันการทำงานที่มีอยู่และเพิ่มกลไกเพิ่มเติม ฟังก์ชันรวม และการควบคุมระดับความเป็นส่วนตัว
อิงตามไลบรารีสำหรับ PostgreSQL 11 DBMS ส่วนขยายด้วยชุดฟังก์ชันรวมที่ไม่ระบุตัวตนโดยใช้วิธีความเป็นส่วนตัวที่แตกต่างกัน - ANON_COUNT, ANON_SUM, ANON_AVG, ANON_VAR, ANON_STDDEV และ ANON_NTILE
ที่มา: opennet.ru