Microsoft og Harvard kunngjør en åpen kildekodeplattform for differensiell personvern

Microsoft har samarbeidet med Harvard University's Institute for Quantitative Social Science for å skape en første i sitt slag åpen kildekode-plattform for forskjellig personvern. Teknologien vil tillate forskere å bevare brukernes personvern mens de utfører analyser på datasett.

Både Microsoft og Harvard først begynte utviklingen av en differensiell personvernplattform i fjor og har endelig annonsert det i samarbeid med  OpenDP Initiative ledet av Harvard.

Differensielt personvern, hjertet av dagens milepæl, ble oppfunnet hos Microsoft Research for bare 15 år siden. I livssyklusen til transformativ forskning er feltet fortsatt ungt. Jeg er spent på å se hva denne plattformen vil gjøre mulig.

– Cynthia Dwork, Gordon McKay professor i CS ved Harvard og Distinguished Scientist ved Microsoft

Dette vil være tilgjengelig som en royaltyfri lisens under Microsofts egne differensielle personvernpatenter til verden. Differensielt personvern introduserer støy til et datasett som skjuler identiteten til individene og beskytter deres personvern samtidig som dataene holdes nøyaktige. Den bruker følgende for å fungere:

• En liten mengde statistikk "støy” legges til hvert resultat for å maskere bidraget til individuelle datapunkter. Denne støyen fungerer for å beskytte personvernet til en person, samtidig som den ikke påvirker nøyaktigheten av svarene som er hentet ut av analytikere og forskere i vesentlig grad.

• Mengden informasjon som avsløres fra hvert søk, beregnes og trekkes fra et samlet personvernbudsjett for å stoppe flere søk når personvernet kan bli kompromittert.

Microsofts differensialplattform og dens algoritmer er nå tilgjengelig på GitHub for utviklere, forskere, akademikere og selskaper over hele verden til bruk for testing, bygging og støtte.