Google publie en open source sa bibliothèque de confidentialité différentielle
Google a publié une version open source de sa bibliothèque de confidentialité différentielle utilisée par certains de ses produits. La bibliothèque est conçue pour aider les développeurs à créer des produits qui utilisent des données agrégées anonymisées de manière à “préserver la confidentialité”.
“Que vous soyez un urbaniste, un propriétaire de petite entreprise ou un développeur de logiciels, tirer parti des données des données peut améliorer le fonctionnement de votre service et répondre à des questions importantes”, a écrit Miguel Guevara, chef de produit au bureau de la protection des données et de la confidentialité de Google. “Mais sans protection stricte de la confidentialité, vous risquez de perdre la confiance de vos citoyens, clients et utilisateurs. L’analyse de données utilisant la confidentialité différentielle est une approche qui permet aux organisations de tirer des enseignements de l’ensemble des données tout en veillant à ce que ces résultats ne permettent pas la distinction ou la réidentification des données d’un individu. “
Guevara note que la bibliothèque pour C ++ se concentre sur des fonctionnalités souvent difficiles à implémenter à partir de 0, ainsi que sur des fonctions statistiques standard telles que les comptes, les sommes, les moyennes, les médianes et la variance. La bibliothèque comprend également une extension PostgreSQL ainsi que des recettes couramment utilisées pour aider les développeurs à démarrer.
“Nous sommes ravis de rendre cette bibliothèque largement accessible et espérons que les développeurs envisageront de l’exploiter au fur et à mesure de l’élaboration de leurs stratégies de confidentialité des données”, a ajouté Guevara. “De la médecine au gouvernement, en passant par les entreprises et au-delà, nous espérons que ces outils open source contribueront à produire des informations qui profiteront à tous.”
Source : Google rolls out open source version of its differential privacy library
