苹果差异隐私:苹果差异隐私实施 源码
本地差异特权 各种本地差分隐私(LDP)技术的实现主要集中于Apple概述的算法。 该项目旨在提供LDP的最新实用算法的实现。 所有算法都将在Python 3中实现。该项目还可以通过提供各种模拟和基准测试,在性能和实现方式上对这些技术进行比较和分析。 回购旨在实现以下目标: 苹果的LDP: Google的RAPPOR:, 针对重击者的Google RAPPOR扩展: 实现概述的另外两种LDP算法 最近LDP算法的一个很好的介绍和简单的调查,提出。 :warning_selector: 虽然大多数代码都已完成,但许多代码仍未记录 :warning_selector: 去做 其他:文档
文件列表
苹果差异隐私:苹果差异隐私实施
(预估有个101文件)
.gitignore
236B
clustering1.html
53KB
ldp geohash w:random precision 9.html
13.51MB
clustering2.html
52KB
ldp_map.html
13.51MB
NYC.html
19.46MB
hash_map precision 9.html
9.91MB
rounding w: random.html
1.72MB
geohash w: random precision 9.html
5.03MB
hash_map precision 8.html
8.96MB
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