Differential Privacy Library 비교

- "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

[xguru]

Differential Privacy 설명은 마이크로소프트웨어 395호에 있는 부분이 설명이 쉽습니다.
https://books.google.co.kr/books/…