微軟與哈佛大學(xué) OpenDP Initiative 合作研發(fā)并開源了首個(gè)用于差分隱私的平臺(tái)。這項(xiàng)工作已持續(xù)了將近一年，去年九月，微軟首席數(shù)據(jù)分析管 John Kahan 曾宣布項(xiàng)目的開展：“我們需要找到一種分析數(shù)據(jù)的方式，以釋放數(shù)據(jù)的全部潛力，同時(shí)又不冒擁有數(shù)據(jù)者隱私的風(fēng)險(xiǎn)。”


差分隱私（differential privacy）這一概念由來(lái)自微軟研究院的 Cynthia Dwork 和哈佛大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)教授 Gordon McKay 共同研究數(shù)年，并于 2006 年提出。它能夠做到在不泄露個(gè)體隱私信息的情況下，對(duì)整體數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，得出有效結(jié)論，并防止差分攻擊。

這主要是通過(guò)添加誤差或噪音來(lái)實(shí)現(xiàn)。適量的噪音會(huì)被添加到統(tǒng)計(jì)結(jié)果中，以掩蓋單個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的貢獻(xiàn)。通過(guò)差分隱私保護(hù)手段，任何人都無(wú)法從數(shù)據(jù)集中推斷出任何特定的個(gè)人信息，甚至無(wú)法判斷特定個(gè)人是否包含在數(shù)據(jù)集里。

該項(xiàng)技術(shù)仍處于發(fā)展階段，微軟表示開源平臺(tái)對(duì)于技術(shù)的日趨成熟和廣泛使用都非常重要。“大型且開放的數(shù)據(jù)集具有超出想象的潛力，而差分隱私平臺(tái)為人們貢獻(xiàn)、協(xié)作和利用這些數(shù)據(jù)鋪平了道路”。

OpenDP 平臺(tái)現(xiàn)已開源，可用于測(cè)試及構(gòu)建。目前包含八個(gè)倉(cāng)庫(kù)，平臺(tái)系統(tǒng)、核心、算法和樣本示例等等都在其中，主要開發(fā)語(yǔ)言為 Python 和 Rust。