opendp/opendp

何を解決するか

OpenDP は、データから統計的インサイトを抽出する際、データ内の個人のプライバシーを保護する問題を解決するように設計されています。数学的な微分プライバシーの定義に準拠したモジュール式のアルゴリズムのコレクションを提供し、開発者が機密情報を損なうことなくプライバシー保護型の計算を行うアプリケーションを構築できるようにします。

動作方法

パフォーマンスと安全性を考慮して Rust で実装されており、Python および R 用のバインディングによりデータサイエンティストや研究者にもアクセスしやすくなっています。プライバシーに配慮した計算を表現する概念的フレームワークを使用しており、統計アルゴリズムをモジュール式に組み合わせてプライバシー保護型のパイプラインを構築できます。

対象ユーザー

プライバシーが重要なアプリケーションを構築する必要がある開発者やデータサイエンティスト向けです。また、プライバシー保護型の統計分析ツールのプロトタイピングにも適しています。

特徴

• 微分プライバシーに基づくモジュール式の統計アルゴリズムのコレクションを所有
• Rust、Python、R のバインディングにより複数のプログラミング言語をサポート
• プライバシーに配慮した計算のための形式的プログラミングフレームワークに基づく
• MIT ライセンスでオープンソース