Microsoft acaba de anunciar la primera plataforma de código abierto del mundo para la privacidad diferencial, que funciona con la Iniciativa OpenDP desarrollada por un equipo de investigadores de Harvard.
La nueva plataforma, que se supone que permite a los investigadores preservar la privacidad al analizar conjuntos de datos, explica la compañía en un anuncio esta semana.
Microsoft dice que a partir de hoy, una licencia libre de regalías bajo sus patentes de privacidad diferenciales está disponible para cualquier persona que quiera usar la plataforma para el análisis de datos.
Más específicamente, la plataforma de código abierto para la privacidad diferencial permite ver los datos de los clientes sin exponer la privacidad de un individuo. La precisión del análisis no se ve afectada de ninguna manera, dice Microsoft.
“A través de estos mecanismos, la privacidad diferencial protege la información de identificación personal al evitar que aparezca en el análisis de datos por completo. Enmascara aún más la contribución de un individuo, esencialmente haciendo imposible inferir cualquier información específica de una persona en particular, incluso si el conjunto de datos utilizó la información de ese individuo en absoluto ”, explica el gigante del software .
"Como resultado, los resultados de los cálculos de datos, incluidos los análisis y el aprendizaje automático, no revelan información privada de los datos subyacentes, lo que abre la puerta para que los investigadores aprovechen y compartan cantidades masivas de datos de una manera y escala nunca antes vistas".
El trabajo en el proyecto comenzó hace muchos meses, y Microsoft dice que su equipo y los investigadores de Harvard han estado tratando de construir esta plataforma durante casi un año, solo para asegurarse de que todo funcione según lo previsto.
La naturaleza de código abierto de la plataforma permite a cualquiera validar la implementación, al tiempo que permite a los desarrolladores e investigadores contribuir aún más a su desarrollo, mejorando así la tecnología aún más a largo plazo.
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