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谷歌希望让其他公司更方便地保护用户隐私,谷歌开源了其差异隐私平台
分类:新闻公告

谷歌开源了其差异隐私平台,此前该技术已经用于谷歌内部应用,例如出行软件 Project Fi 中可以了解一天中的业务繁忙程度、特定餐厅的菜肴在 Google 地图中的受欢迎程度等。

北京时间9月6日早间消息,谷歌希望让其他公司更方便地保护用户隐私。谷歌周四在官方博客中宣布,将发布差分隐私库的开源版本。

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差分隐私仍是一种相对较新的数据科学形式。使用这种技术,科技公司可以在不侵犯用户个人隐私的情况下挖掘大量用户数据。这种技术可以将随机噪声注入到用户数据中,确保科技公司无法识别出每个用户。

差异 - 隐私数据分析是一种原则性方法,它使组织能够从大多数数据中学习,同时确保这些结果不允许被区分或重新识别任何个人的数据。一方面是获得数据中的价值,另一方面是保证强大的数据安全性。而所谓的差异化,举个例子,如果你是一名健康研究员,可能希望比较患者在不同医院入院的平均时间,这样可以确定是否存在护理差异。

谷歌指出,从头开始开发这样的工具很难。谷歌产品经理米格尔·古瓦拉表示:“今天,我们推出差分隐私库的开源版本,这已被用于谷歌的某些核心产品。为了让开发者更方便地使用这个库,我们将重点放在那些可能特别难以从头开始开发的特性上,比如自动计算用户贡献的边界。现在,任何想要使用这个库的组织或开发者都可以免费使用。”

此开源版本目前提供了以下主要特性:

谷歌今年已经公布了多个开源隐私保护项目,包括Private Join and Compute。这可以帮助合作公司加密它们的数据。此外,谷歌还发布了TensorFlowPrivacy。这款工具帮助开发者开发带隐私保护的机器学习模型。

  • 统计功能:此版本支持最常见的数据科学操作。开发人员可以使用该库计算总和、平均值、中位数和百分位数等。
  • 严格的测试:除了广泛的测试套件,还包括一个可扩展的“随机差异隐私模型检查器库”,以帮助避免错误。
  • 模块化:以库的形式存在,可以扩展到其它功能,如附加机制、聚合功能或隐私预算管理。

谷歌已经在多个领域应用差分隐私技术,比如在谷歌地图上衡量某家餐厅的餐品有多受欢迎,或是优化谷歌Fi。苹果也使用这种技术对各种数据进行模糊处理,包括用户浏览历史,以及用户的HealthKit数据。Uber于2017年发布了差分隐私工具,限制从司机处获得的数据。通过向个人数据注入随机噪声,公司可以在不追踪用户,或侵犯用户隐私的情况下挖掘信息。

查看项目:

开发者目前可以在GitHub上访问谷歌的开源差分库。这个库中的工具包括一款随机测试器,能帮助开发者检查自己的工作并防止错误。

https://github.com/google/differential-privacy

详情查看公告:

(文/开源中国)    

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