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注意：SmartNoise-Core 已废弃。请迁移到 OpenDP 库

• OpenDP Rust 包
• OpenDP GitHub 仓库

SmartNoise Core：差分隐私库验证器

验证器是 SmartNoise-Core 的子项目。有关此系统的配套 SmartNoise SDK 仓库 和 SmartNoise-Samples 仓库，也请参阅。

差分隐私是隐私保护的黄金标准定义。SmartNoise 项目旨在将学术界提出的理论解决方案与从实际部署中吸取的实践经验相结合，使差分隐私在未来的部署中得到广泛的应用。具体来说，我们提供了一系列基本构建块，这些构建块可用于处理敏感数据的人员，其实现基于经过验证和成熟的差分隐私研究。在 SmartNoise Core 中，我们提供了一个可插件的开源库，其中包括差分隐私算法和机制，用于发布隐私保护查询和统计信息，以及用于定义分析和评估这些分析以及组合数据集上总隐私损失的验证器 API。

此库提供了一组语言无关的实用工具，用于运行差分隐私分析。验证器接受一个计算的高层次描述，称为 Analysis，并检查提供给每个组件的数据是否满足维护数据隐私和为机制推导敏感度所需的条件。验证器还可以用于在各种隐私定义下计算必要的噪声缩放/敏感度，以及将精度估计进行转换，总结发布内容，并动态验证单个组件。

• 有关 SmartNoise Core 运行时的更多信息
  • 组件列表
  • 架构
• SmartNoise Rust 文档
• 交流
• 版本和贡献

有关 SmartNoise Core 验证器的更多信息

组件

要查看库中可用的广泛组件列表，请参阅此文档。

架构

SmartNoise-core 系统架构在父项目中进行了描述。[链接](https://github.com/opendp/smartnoise-core#Architecture)。此包提供无语言限制的工具，帮助在系统中实现差分隐私。虽然构建差分隐私统计数据的计算需求可能会因数据而异，但大多数差分隐私理论可以在不接触数据的情况下应用。验证器的设计确保它永远无法访问私有数据，这使得它非常适合作为单个库，其中 DP 理论可以积累，而无需担心加载物理数据库的实际情况。验证器还设计为严格与中间 protobuf 语言的计算描述一起工作。

与唯一的验证器相比，可能存在许多可以执行分析的运行时，以及许多语言绑定集。语言绑定也是实用库，但它们用于从特定编程语言的上下文中构建分析。

SmartNoise Rust 文档

在[Rust 文档](https://opendp.github.io/smartnoise-core/)中，包括对库和验证器所有部分的完整文档，包括详尽的[组件描述和示例](https://opendp.github.io/smartnoise-core/doc/smartnoise_runtime/components/index.html)。

交流

(正在进行中。)

版本和贡献

如果您遇到错误，请通过[创建一个 issue](https://github.com/opendp/smartnoise-core/issues)来告知我们。

我们感谢所有的贡献。我们欢迎未经事先讨论的带有错误修复的 pull request。

如果您计划贡献新功能、实用函数或扩展核心，请首先打开一个 issue，并与我们讨论该功能。

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