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开发人员可以获得开源数据隐私保护

谷歌投资于差异化的隐私保护,例如,衡量特定餐厅在Google地图上的受欢迎程度,Engadget说。现在,该工具可以帮助其他开发人员达到所需的差异隐私防御水平。“通过发布其自己开发的差异隐私工具,谷歌将使任何公司更容易提升其隐私真实性,”连线说。

备份。什么是差异隐私?这是数据科学的说法。以下是Lily Hay Newman在“连线”中描述的内容:它策略性地将随机噪声添加到存储在数据库中的用户信息中,这样公司仍然可以分析它而无法单独找人。

此前,安迪·格林伯格曾在“连线”中将其作为“数学工具”,在管理用户数据的同时保护用户隐私。怎么样?在“上传到云端之前”为该人员的信息输入“随机噪音”。

Verge的Nick Statt提供了另一个关于差异隐私的快照,称为“数据科学的加密方法,特别是在分析方面,允许依赖软件辅助分析的人从大量数据集中获取洞察力,同时保护用户隐私。”

今年5月,Aircloak的Nicolas Sartor写了一篇关于它与匿名化有关的文章,这个术语已经被更多人熟悉了。“在处理数据匿名化时,不可避免地会遇到不同的隐私。许多隐私研究人员将其视为匿名化的”黄金标准“。众所周知的科技公司,如Apple或Google正在将其用于某些数据分析并将其推向市场意识强调他们对数据保护的关注。“

至于谷歌的公告,纽曼报告了开发人员得到的结果:(1)一组开源差异隐私库,提供了设置识别数据边界和限制所需的方程式和模型,以及(2)更容易实现更多的界面开发人员实施保护措施。

隐私和数据保护办公室产品经理Miguel Guevara周四在谷歌开发者博客上发布了一些内容,不仅清楚了解开发人员 - 而且企业,反过来他们所服务的人 - 可以从强大的隐私保护中获益,而开源库旨在满足开发人员的需求。

“无论您是城市规划师,小企业主还是软件开发人员,从数据中获取有用的见解都有助于提高服务效率并回答重要问题。但是,如果没有强大的隐私保护,您可能会失去公民的信任,客户和用户。“

Guevera说:“从医学,政府到商业,以及更远,我们希望这些开源工具能够帮助我们创造有益于每个人的见解。”格瓦拉提供了一个例子,说明如何通过医疗保健研究人员实施分析。

“差异 - 私人数据分析......使组织能够从大部分数据中学习,同时确保这些结果不允许任何个人的数据被区分或重新识别......例如,如果您是一名健康研究员,您可能希望比较患者在不同医院入院的平均时间,以确定是否存在护理差异。差异隐私是一种高度保证的分析手段,可确保此类用例在隐私中得到解决 - 保持态度。“

GitHub页面表示该项目具有“ε-差异私有算法的C ++库,可用于生成包含私有或敏感信息的数字数据集的聚合统计。此外,我们还提供随机测试器来检查其正确性。算法“。

实际上,随机测试器是帮助Net Security的Zeljka Zorz发现的最重要的事情。她说这是为了帮助发现实施中的故障和问题“这可能会使差异隐私属性不再成熟。这将允许开发人员确保他们的实现能够正常运行。”

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