PipelineDP 项目推荐

PipelineDP 项目推荐

PipelineDP PipelineDP is a Python framework for applying differentially private aggregations to large datasets using batch processing systems such as Apache Spark, Apache Beam, and more. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pi/PipelineDP

基础介绍

PipelineDP 是一个开源项目，由 OpenMined 社区和 Google 合作开发，旨在为大规模数据集提供差分隐私保护的聚合分析框架。该项目使用 Python 编程语言，支持与 Apache Spark、Apache Beam 等批处理系统集成，使得非专家用户也能轻松实现数据的差分隐私保护。

核心功能

PipelineDP 的核心功能是为大型数据集提供差分隐私的聚合计算。它通过以下特点实现这一目标：

• 提供一个对 Spark 或 Beam 开发者友好的 API；
• 封装了差分隐私的复杂性，如保护异常值和稀有类别、生成安全噪声、隐私预算管理等；
• 支持多种标准计算，如计数、求和和平均值等。

最近更新的功能

根据项目的更新日志，最近的更新可能包括以下几个方面：

• 性能优化：提升框架在不同数据处理场景下的执行效率；
• 功能增强：增加对更多数据处理操作的差分隐私支持；
• 错误修复：修复在特定使用情况下出现的问题；
• 文档完善：更新文档，提供更详细的用户指南和开发贡献说明；
• 安全性提升：增强项目安全性，确保用户数据在处理过程中的安全。

请注意，项目仍然处于实验阶段，可能会发生变化，目前不推荐在生产系统中使用，因为它还没有经过充分的测试。更多详细信息可以在项目的 Roadmap 部分找到。

PipelineDP PipelineDP is a Python framework for applying differentially private aggregations to large datasets using batch processing systems such as Apache Spark, Apache Beam, and more. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pi/PipelineDP