गूगल आज की घोषणा की डेवलपर्स के लिए इसे आसान बनाने के उद्देश्य से, अपने अंतर गोपनीयता पुस्तकालय के एक ओपन-सोर्स संस्करण का रोलआउट और ऐसे उपकरण बनाने के लिए संगठन जो निजी डेटा की सुरक्षा में मदद कर सकते हैं जब बड़े डेटा से अंतर्दृष्टि एकत्रित करते हैं सेट।
यहाँ Google पर मिगुएल ग्वेरा, उत्पाद प्रबंधक, गोपनीयता और डेटा संरक्षण कार्यालय ने एक ब्लॉग पोस्ट में अंतर गोपनीयता की व्याख्या करते हुए लिखा है:
विभेदक-निजी डेटा विश्लेषण एक राजसी दृष्टिकोण है जो संगठनों को उनके बहुमत से सीखने में सक्षम बनाता है डेटा एक साथ यह सुनिश्चित करते हुए कि वे परिणाम किसी भी व्यक्ति के डेटा को प्रतिष्ठित या अनुमति नहीं देते हैं फिर से पहचान की। इस तरह के विश्लेषण को कई तरह से और कई अलग-अलग उद्देश्यों के लिए लागू किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, यदि आप एक स्वास्थ्य शोधकर्ता हैं, तो आप समय की औसत मात्रा की तुलना करना चाह सकते हैं मरीजों को विभिन्न अस्पतालों में भर्ती कराया जाता है ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि क्या अंतर है ध्यान। विभेदक गोपनीयता एक उच्च-आश्वासन है, यह सुनिश्चित करने का विश्लेषणात्मक साधन है कि इस तरह के मामलों का उपयोग गोपनीयता-संरक्षण तरीके से किया जाता है।
Google द्वारा अंतरित की गई गोपनीयता गोपनीयता लाइब्रेरी का ओपन-सोर्स संस्करण आज सबसे आम डेटा विज्ञान का समर्थन करता है संचालन, जिसका अर्थ है कि डेवलपर्स गणना, रकम, औसत, औसत और प्रतिशत आसानी से गणना कर पाएंगे। डेवलपर्स को गलतियों को रोकने में मदद करने के लिए लाइब्रेरी एक PostgreSQL एक्सटेंशन और एक एक्स्टेंसिबल 'स्टोचैस्टिक डिफरेंशियल प्राइवेसी मॉडल चेकर लाइब्रेरी' भी प्रदान करता है।
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द्वारा नोट किया गया कगार, Google ने 2014 में Chrome को बेहतर बनाने के लिए रैंडमाइज्ड एग्रीग्रैटेबल प्राइवेसी-प्रोटेक्टिंग ऑर्डिनल रिस्पांस (RAPPTOR) का उपयोग शुरू किया। डिफरेंशियल प्राइवेसी टूल, क्रोम ब्राउजर से इनसाइट्स का विश्लेषण और इकट्ठा कर सकता है, जबकि व्यक्तिगत ब्राउजिंग हिस्टरी जैसी संवेदनशील जानकारी को सुनिश्चित नहीं किया जा सकता है। इस साल मार्च में, Google ने डेवलपर्स के साथ मशीन-लर्निंग मॉडल को गोपनीयता के साथ मदद करने के लिए ओपन-सोर्स TensorFlow गोपनीयता मॉड्यूल पेश किया।
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