Microsoft en Harvard kondigen een open-source differentieel privacyplatform aan

Microsoft heeft samengewerkt met het Institute for Quantitative Social Science van Harvard University om een ​​eersteklas open-sourceplatform voor differentiële privacy te creëren. De technologie stelt onderzoekers in staat om de privacy van gebruikers te behouden tijdens het uitvoeren van analyses op datasets.

Zowel Microsoft als Harvard eerst begonnen met de ontwikkeling van een differentieel privacyplatform vorig jaar en hebben het eindelijk aangekondigd in samenwerking met  OpenDP-initiatief onder leiding van Harvard.

Differentiële privacy, het hart van de mijlpaal van vandaag, werd slechts 15 jaar geleden uitgevonden bij Microsoft Research. In de levenscyclus van transformatief onderzoek is het veld nog jong. Ik ben benieuwd wat dit platform mogelijk gaat maken.

– Cynthia Dwork, Gordon McKay professor in CS aan Harvard en Distinguished Scientist bij Microsoft

Dit zal beschikbaar zijn als een royaltyvrije licentie onder Microsoft's eigen differentiële privacyoctrooien voor de wereld. Differentiële privacy introduceert ruis in een dataset die de identiteit van de individuen verbergt en hun privacy beschermt terwijl de gegevens accuraat blijven. Het gebruikt het volgende om te werken:

• Een kleine hoeveelheid statistische “lawaai” wordt aan elk resultaat toegevoegd om de bijdrage van individuele gegevenspunten te maskeren. Deze ruis werkt om de privacy van een persoon te beschermen, terwijl de nauwkeurigheid van de antwoorden van analisten en onderzoekers niet significant wordt beïnvloed.

• De hoeveelheid informatie die uit elke zoekopdracht wordt onthuld, wordt berekend en afgetrokken van een algemeen privacybudget om aanvullende vragen te stoppen wanneer de persoonlijke privacy in gevaar kan komen.

Het differentiële platform van Microsoft en zijn algoritmen zijn nu beschikbaar op GitHub voor ontwikkelaars, onderzoekers, academici en bedrijven over de hele wereld om te gebruiken voor testen, bouwen en ondersteunen.