微软与哈佛大年夜学协作开源差分隐私平台

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发布于 2020年06月26日
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微软与哈佛大年夜学 OpenDP Initiative 协作研发并开源了首个用于差分隐私的平台。这项任务已持续了将近一年,客岁九月,微软首席数据分析管 John Kahan 曾宣布项目标展开:“我们须要找到一种分析数据的方法,以释放数据的全部潜力,同时又不冒拥稀有据者隐私的风险。”

差分隐私(differential privacy)这一概念由来自微软研究院的 Cynthia Dwork 和哈佛大年夜学计算机迷信传授 Gordon McKay 合营研究数年,并于 2006 年提出。它可以或许做到在不泄漏个别隐私信息的情况下,对全体数据集停止分析,得出有效结论,并防止差分进击。

这主如果经过过程添加误差或噪音来完成。过量的噪音会被添加到统计成果中,以掩盖单个数据点的供献。经过过程差分隐私保护手段,任何人都没法从数据集中揣摸出任何特定的小我信息,乃至没法断定特定小我能否包含在数据集里。

该项技巧仍处于生长阶段,微软表示开源平台关于技巧的日趋成熟和广泛应用都异常重要。“大年夜型且开放的数据集具有超出想象的潜力,而差分隐私平台为人们供献、协作和应用这些数据铺平了门路”。

OpenDP 平台现已开源,可用于测试及构建。今朝包含八个仓库,平台体系、核心、算法和样本示例等等都在个中,重要开辟说话为 Python 和 Rust。

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