Differential Privacy Library Karşılaştırması

(research.kudelskisecurity.com)

5 puan yazan xguru 2020-03-17 | 1 yorum | WhatsApp'ta paylaş

"Diferansiyel gizlilik"in (DP) amacı, Privacy ile Data Accuracy arasındaki dengeyi korumaya yönelik bir yöntem sunmak
DP kütüphaneleri, veri kümesine ε (epsilon) değeriyle rastgele gürültü ekler
3 tür karşılaştırma

IBM/differential-privacy-library (Python)

google/differential-privacy (C++)

brubinstein/diffpriv (R)

Çok küçük ε değerleri girildiğinde Google'ın hata değerleri göstermesi dışında, Google/IBM istikrarlı sonuçlar veriyor; ancak diffpriv, ε değerine göre sapma gösterdiği için dikkat etmek gerekiyor

1 yorum

xguru 2020-03-17

Differential Privacy açıklaması için MicroSoftware 395. sayıdaki bölümün anlatımı daha kolay.