Google lancia la versione open source degli strumenti di differential privacy, una library grazie alla quale manager e sviluppatori potranno trarre insights dai dati, di cui sarà in ogni caso garantito che i risultati non consentano di distinguere o di re-identificare i singoli.
La nuova funzionalità è disponibile da oggi ed è in linea con il lancio di altre tecnologie open-source e di privacy che Google aveva rilasciato negli ultimi mesi, come Tensorflow Privacy, Tensorflow Federated, Private Join and Compute.
“Sia che siate un esperto di urbanistica, il titolare di una piccola azienda o uno sviluppatore di software, ricavare informazioni utili dai dati potrà esservi di aiuto per migliorare i vostri servizi e trovare risposte a quesiti importanti. Ma, senza dei solidi strumenti di protezione della privacy, rischiate di perdere la fiducia di cittadini, clienti e utenti – scrive in un post sul blog dell’azienda Miguel Guevara, product manager, privacy and data protection officer di Google – Un’analisi dei dati fondata sulla differential privacy consiste in un approccio di principio che consente alle organizzazioni di trarre delle informazioni dalla maggior parte dei dati in loro possesso garantendo nel contempo che i risultati desunti non consentano di distinguere o di re-identificare i dati dei singoli. La differential privacy offre degli strumenti di analisi con un elevato livello di garanzia che questo e altri casi d’uso siano affrontati in un modo che tuteli la riservatezza”.
“Oggi – prosegue – stiamo lanciando la versione open-source della library per la differential privacy che contribuisce a far funzionare alcuni dei prodotti chiave di Google. Per rendere semplice l’utilizzo della library agli sviluppatori ci stiamo concentrando su funzionalità che possono rivelarsi particolarmente difficili da eseguire ex novo, come il calcolo automatico dei limiti ai contributi degli utenti. Da oggi è disponibile gratuitamente per qualsiasi organizzazione o sviluppatore che voglia servirsene”.
