微软与哈佛大学 OpenDP Initiative 合作研发并开源了首个用于差分隐私的平台。这项工作已持续了将近一年，去年九月，微软首席数据分析管 John Kahan 曾宣布项目的开展：“我们需要找到一种分析数据的方式，以释放数据的全部潜力，同时又不冒拥有数据者隐私的风险。”
差分隐私（differential privacy）这一概念由来自微软研究院的 Cynthia Dwork 和哈佛大学计算机科学教授 Gordon McKay 共同研究数年，并于 2006 年提出。它能够做到在不泄露个体隐私信息的情况下，对整体数据集进行分析，得出有效结论，并防止差分攻击。 这主要是通过添加误差或噪音来实现。适量的噪音会被添加到统计结果中，以掩盖单个数据点的贡献。通过差分隐私保护手段，任何人都无法从数据集中推断出任何特定的个人信息，甚至无法判断特定个人是否包含在数据集里。 该项技术仍处于发展阶段，微软表示开源平台对于技术的日趋成熟和广泛使用都非常重要。“大型且开放的数据集具有超出想象的潜力，而差分隐私平台为人们贡献、协作和利用这些数据铺平了道路”。 OpenDP 平台现已开源，可用于测试及构建。目前包含八个仓库，平台系统、核心、算法和样本示例等等都在其中，主要开发语言为 Python 和 Rust。 |
