Lib.rs

OpenDP 库是一个模块化的统计算法集合，符合差分隐私的定义。它可以用于构建多种隐私模型的隐私保护计算应用。OpenDP 使用 Rust 实现，并提供了从 Python 和 R 使用的绑定。

OpenDP 库的架构基于一个用于表达隐私感知计算的框架。这个框架在论文 A Programming Framework for OpenDP 中进行了描述。

OpenDP 库是更大规模的 OpenDP 项目 的一部分，该项目是一个社区努力，旨在构建用于分析私有数据的可信赖的开源软件工具。（在这些文档中，当我们提到“OpenDP”时，我们指的是库，而不是整个项目。）

状态

OpenDP正在开发中，我们预计会频繁发布新版本，吸收来自OpenDP社区的反馈和代码贡献。它仍在开发中，但已经可以用来构建一些应用程序，以及原型化将扩展其功能的贡献。我们欢迎您尝试它，并期待对库的反馈！然而，请注意以下限制

OpenDP与其他所有现实世界的软件一样，既有已知问题也有未知问题。如果您打算将OpenDP用于隐私关键的应用，您应评估这些问题对您的用例的影响。

更多详细信息可以在用户指南中的限制部分找到。

安装

使用pip（Python的包安装器）安装OpenDP for Python

$ pip install opendp

从R会话中安装OpenDP for R

install.packages("opendp", repos = "https://opendp.r-universe.dev")

更多信息可以在用户指南中的入门部分找到。

文档

OpenDP的完整文档位于https://docs.opendp.org。以下是一些有用的入口点

• 用户指南
• Python API文档
• 贡献者指南

获取帮助

如果您在使用OpenDP时遇到问题，或想提交反馈，请与我们联系！以下是一些联系方式

• 在我们的讨论论坛上提问
• 在我们的问题跟踪器上打开问题
• 加入我们的Slack
• 发送一般查询至[email protected]
• 在Twitter上联系我们@opendp_org

贡献

OpenDP是一个社区努力的结果，我们欢迎您为其开发做出贡献！如果您想参与其中，请与我们联系！我们还在贡献者指南中有贡献流程部分。