用于发布隐私保护查询和统计信息的差异私有算法和机制的可插入库
opendp-whitenoise-core-demo的Python项目详细描述
WhiteNoise核心差异隐私库Python绑定
python绑定是Whitenoise-Core的一个子项目。 另请参见本系统附带的WhiteNoise-System和WhiteNoise-Samples存储库。在
差别隐私是隐私保护的黄金标准。白噪声项目旨在将学术界的理论解决方案与从实际部署中吸取的实际经验教训联系起来，使差异隐私在未来的部署中得到广泛的使用。具体来说，我们提供了几个基本的构建块，可供涉及敏感数据的人员使用，其实现基于经过审查和成熟的差异隐私研究。在WhiteNoise Core中，我们提供了一个可插入的开放源代码库，该库包含用于发布隐私保护查询和统计信息的差异私有算法和机制，以及用于定义分析和验证程序的api，用于评估这些分析并在数据集上组合总的隐私损失。在
此库为建筑分析提供了一个易于使用的界面。在
差异私有计算被指定为一个protobuf分析图，可以对其进行验证和执行，以生成差异私有的数据发布。在
- More about WhiteNoise Core Python Bindings 在
- Installation 在
- WhiteNoise Rust Documentation
- Communication
- Releases and Contributing
Python内核绑定更多关于WhiteNoise
组件
获取库中可用的大量组件的完整列表see this documentation.
架构
白噪声核心系统架构is described in the parent project。 此包是语言绑定的实例。语言绑定的目的是为Python提供一个简单的编程接口，用于构建和发布分析。在
用于确定组件是否释放不同私有数据的逻辑，以及噪声的缩放、属性跟踪和精度估计都由一个名为Validator的本地rust库处理。 分析中组件的实际执行由本机Rust运行时处理。在
安装
二进制文件
- （即将发布的PyPi二进制文件通过milksnake）
来源
- 在
克隆存储库
在git clone $REPOSITORY_URI --recurse-submodules - 在
安装白噪声核心依赖项
在
https://github.com/opendifferentialprivacy/whitenoise-core#installation - 在
生成代码
^{pr2}$ 在 - 在
安装python绑定
pip install -e ".[test,plotting]"如果您正在开发包，我建议您使用
在scripts/debug_*.sh。在
文档
通信
（正在处理中。）
释放和贡献
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