Google сегодня вышел версия с открытым исходным кодом библиотека дифференциальной конфиденциальности он использует для питания некоторых своих основных продуктов. Разработчики смогут использовать эту библиотеку и создавать свои собственные инструменты, которые могут работать с совокупными данными, не раскрывая личную информацию как внутри, так и за пределами своих компаний.
«Независимо от того, являетесь ли вы специалистом по планированию города, владельцем малого бизнеса или разработчиком программного обеспечения, получение полезной информации из данных может помочь улучшить работу служб и ответить на важные вопросы», – пишет Мигель Гевара, менеджер по продуктам в компании по конфиденциальности и защите данных Офис. «Но без надежной защиты конфиденциальности вы рискуете потерять доверие своих граждан, клиентов и пользователей. Дифференциально-частный анализ данных является принципиальным подходом, который позволяет организациям извлекать уроки из большинства своих данных, одновременно гарантируя, что эти результаты не позволят разграничить или повторно идентифицировать данные какого-либо отдельного лица ».
Как отмечает Google, текущая версия лицензированной Apache библиотеки C ++ фокусируется на функциях, которые обычно сложно создать с нуля, и включает в себя многие стандартные статистические функции, которые понадобятся разработчикам (подсчет, сумма, среднее, дисперсия и т. Д.) , Компания также подчеркивает, что библиотека включает в себя дополнительную библиотеку для «строгого тестирования» (потому что сложно установить правильную дифференциальную конфиденциальность), а также расширение PostreSQL и ряд рецептов, которые помогут разработчикам начать работу.
В наши дни люди часто закатывают глаза, когда видят слова «Google» и «Конфиденциальность» в одном предложении. Это понятно (хотя я думаю, что внутри компании тоже есть существенная напряженность). В этом случае, однако, это, несомненно, полезный инструмент для разработчиков, который позволит им и пользователям, которым они служат, создавать инструменты, которые анализируют личные данные, не ставя под угрозу конфиденциальность людей, с данными которых они работают. Как правило, их создание требует значительного опыта, чтобы они могли либо не создавать их, либо просто не удосужиться включить эти функции конфиденциальности. С такой библиотекой у них нет оправдания не применять дифференциальную конфиденциальность.