Microsoft e Harvard annunciano una piattaforma di privacy differenziale open source
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Microsoft ha collaborato con l'Institute for Quantitative Social Science dell'Università di Harvard per creare una piattaforma open source unica nel suo genere per la privacy differenziale. La tecnologia consentirà ai ricercatori di preservare la privacy degli utenti durante l'esecuzione di analisi sui set di dati.
Sia Microsoft che Harvard prima ha iniziato lo sviluppo di una piattaforma di privacy differenziale l'anno scorso e l'hanno finalmente annunciato in collaborazione con Iniziativa OpenDP guidato da Harvard.
La privacy differenziale, il cuore della pietra miliare di oggi, è stata inventata in Microsoft Research solo 15 anni fa. Nel ciclo di vita della ricerca trasformativa, il campo è ancora giovane. Sono entusiasta di vedere cosa renderà possibile questa piattaforma.
– Cynthia Dwork, Gordon McKay professore di CS ad Harvard e Distinguished Scientist presso Microsoft
Questo sarà disponibile come licenza esente da royalty in base ai brevetti sulla privacy differenziale di Microsoft per il mondo. La privacy differenziale introduce rumore in un set di dati che nasconde l'identità degli individui e protegge la loro privacy mantenendo i dati accurati. Utilizza quanto segue per funzionare:
- Una piccola quantità di statistica”rumore” viene aggiunto a ciascun risultato per mascherare il contributo dei singoli punti dati. Questo rumore funziona per proteggere la privacy di un individuo senza influire in modo significativo sull'accuratezza delle risposte estratte da analisti e ricercatori.
- La quantità di informazioni rivelate da ciascuna query viene calcolata e detratta da un budget complessivo per la privacy per interrompere ulteriori query quando la privacy personale potrebbe essere compromessa.
La piattaforma differenziale di Microsoft e i suoi algoritmi sono ora disponibili GitHub per sviluppatori, ricercatori, accademici e aziende di tutto il mondo da utilizzare per test, costruzione e supporto.
