Google kütüphane kaynak kodları "» yöntemlerin uygulanmasıyla , bir veri seti üzerinde, içindeki bireysel kayıtları tanımlama yeteneği olmadan, yeterince yüksek doğrulukla istatistiksel işlemler gerçekleştirmeye olanak tanır. Kütüphane kodu C++ ile yazılmıştır ve Apache 2.0 altında lisanslanmıştır.
Diferansiyel gizlilik yöntemlerini kullanan analiz, kuruluşların verileri ayırmalarına ve belirli kişilerin parametrelerini genel bilgilerden ayırmalarına izin vermeden istatistiksel veritabanlarından analitik örnekler oluşturmasına olanak tanır. Örneğin, hasta bakımındaki farklılıkları belirlemek için araştırmacılara, hastaların hastanelerde ortalama kalış sürelerini karşılaştırmalarına olanak tanıyan, ancak yine de hasta gizliliğini koruyan ve hasta bilgilerini vurgulamayan bilgiler sağlanabilir.
Önerilen kütüphane, gizli bilgiler içeren sayısal veri kümelerine dayalı olarak toplu istatistikler oluşturmak için çeşitli algoritmaların uygulanmasını içerir. Algoritmaların doğru çalışıp çalışmadığını kontrol etmek için aşağıdakiler sağlanır: . Algoritmalar veriler üzerinde minimum, maksimum ve medyanın belirlenmesi de dahil olmak üzere toplama, sayma, ortalama, standart sapma, dağılım ve sıralama istatistik işlemlerini gerçekleştirmenize olanak tanır. Aynı zamanda uygulamayı da içerir önceden tanımlanmış algoritmaların kapsamadığı hesaplamalar için kullanılabilir.
Kitaplık, mevcut işlevleri genişletmenize ve ek mekanizmalar, toplu işlevler ve gizlilik düzeyi denetimleri eklemenize olanak tanıyan modüler bir mimari kullanır.
PostgreSQL 11 DBMS kütüphanesini temel alır ANON_COUNT, ANON_SUM, ANON_AVG, ANON_VAR, ANON_STDDEV ve ANON_NTILE gibi diferansiyel gizlilik yöntemlerini kullanan bir dizi anonim toplama işlevine sahip uzantı.
Kaynak: opennet.ru