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Differential Privacy 是一個差異隱私庫。該項目包含了?ε-差異隱私算法的 C++ 庫，可用于生成包含私有或敏感信息的數字數據集的聚合統計信息。此外還提供了一個隨機測試器來檢查算法的正確性。
差異 - 隱私數據分析是一種原則性方法，它使組織能夠從大多數數據中學習，同時確保這些結果不允許被區分或重新識別任何個人的數據。一方面是獲得數據中的價值，另一方面是保證強大的數據安全性。而所謂的差異化，舉個例子，如果你是一名健康研究員，可能希望比較患者在不同醫院入院的平均時間，這樣可以確定是否存在護理差異。
此開源版本目前提供了以下主要特性：
- 統計功能：此版本支持最常見的數據科學操作。開發人員可以使用該庫計算總和、平均值、中位數和百分位數等。
- 嚴格的測試：除了廣泛的測試套件，還包括一個可擴展的“隨機差異隱私模型檢查器庫”，以幫助避免錯誤。
- 模塊化：以庫的形式存在，可以擴展到其它功能，如附加機制、聚合功能或隱私預算管理。
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