# Differential Privacy Library 비교

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## Metadata

- GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=1729](https://news.hada.io/topic?id=1729)
- GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/1729.md](https://news.hada.io/topic/1729.md)
- Type: news
- Author: [xguru](https://news.hada.io/@xguru)
- Published: 2020-03-17T12:00:35+09:00
- Updated: 2020-03-17T12:00:35+09:00
- Original source: [research.kudelskisecurity.com](https://research.kudelskisecurity.com/2020/03/11/differential-privacy-a-comparison-of-libraries/)
- Points: 5
- Comments: 1

## Topic Body

- "차등 개인정보 보호"(DP)의 목적은 Privacy 와 Data Accuracy 간의 균형을 유지하는 방법을 제공하는 것

- DP라이브러리들은 ε(입실론) 값으로 데이터셋에 랜덤 노이즈를 넣어 줌

- 3종의 비교

ㅤIBM/differential-privacy-library (Python)

ㅤgoogle/differential-privacy (C++)

ㅤbrubinstein/diffpriv (R)

- 아주 작은 ε값이 들어간 구글은 오류값을 보여준다는 것을 제외하고는 구글/IBM은 안정된 결과를 보여주나, diffpriv 는 ε 값에 따라 편차를 보이니 주의 해야 한다고

## Comments



### Comment 1387

- Author: xguru
- Created: 2020-03-17T12:01:14+09:00
- Points: 1

Differential Privacy 설명은 마이크로소프트웨어 395호에 있는 부분이 설명이 쉽습니다.

https://books.google.co.kr/books?id=1NiMDwAAQBAJ&lpg=PA119&ots=brUXxyyqUc&hl=ko&pg=PA119#v=onepage&q&f=false