Google hoje anunciado o lançamento de uma versão de código aberto de sua biblioteca de privacidade diferencial, com o objetivo de torná-lo mais fácil para os desenvolvedores e organizações para criar ferramentas que podem ajudar a proteger informações privadas ao coletar insights de big data conjuntos.
Aqui está o que Miguel Guevara, Gerente de Produto, Escritório de Privacidade e Proteção de Dados do Google escreveu em uma postagem de blog explicando os diferenciais de privacidade:
A análise de dados privados diferencial é uma abordagem baseada em princípios que permite às organizações aprender com a maioria de seus dados ao mesmo tempo em que garante que esses resultados não permitam que nenhum dado individual seja distinguido ou re-identificado. Esse tipo de análise pode ser implementado de várias maneiras e para muitos propósitos diferentes. Por exemplo, se você é um pesquisador em saúde, pode querer comparar a quantidade média de tempo os pacientes permanecem internados em vários hospitais, a fim de determinar se há diferenças na Cuidado. A privacidade diferencial é um meio analítico de alta garantia de garantir que casos de uso como esse sejam tratados de maneira a preservar a privacidade.
A versão de código aberto da biblioteca diferencial de privacidade lançada pelo Google hoje oferece suporte à ciência de dados mais comum operações, o que significa que os desenvolvedores serão capazes de calcular contagens, somas, médias, medianas e percentis com bastante facilidade. A biblioteca também oferece uma extensão PostgreSQL e uma extensível 'biblioteca Stochastic Differential Privacy Model Checker' para ajudar os desenvolvedores a evitar erros.
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Conforme observado por The Verge, O Google começou a usar o Randomized Aggregatable Privacy-Preserving Ordinal Response (RAPPTOR) para melhorar o Chrome em 2014. A ferramenta de privacidade diferencial pode analisar e coletar percepções do navegador Chrome, garantindo que informações confidenciais, como históricos de navegação pessoais, não possam ser rastreados. Em março deste ano, o Google lançou o módulo de privacidade TensorFlow de código aberto para ajudar os desenvolvedores a treinar modelos de aprendizado de máquina com privacidade.
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