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WhiteNoise 核心库
差分隐私库验证器

验证器是 Whitenoise-Core 的子项目。有关此系统的配套 WhiteNoise-System 和 WhiteNoise-Samples 存储库，请参阅。

差分隐私是隐私保护的黄金标准定义。WhiteNoise 项目旨在将学术界的理论解决方案与从实际部署中获得的实践经验相结合，使差分隐私能够广泛地应用于未来的部署。具体来说，我们提供了一些基本构建模块，供涉及敏感数据的人员使用，这些模块基于经过验证和成熟的差分隐私研究。在WhiteNoise 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。验证器接受一个称为“分析”的计算的高级描述，并检查提供给每个组件的数据是否满足维护数据隐私和推导机制敏感性的必要要求。验证器还可以用于计算在隐私定义的各种定义下的必要噪声缩放/敏感性，以及将准确度估计转换为/从转换，总结发布，以及动态验证单个组件。

• 更多关于WhiteNoise Core运行时信息
  • 组件列表
  • 架构
• WhiteNoise Rust 文档
• 通讯
• 发布和贡献

更多关于WhiteNoise Core验证器信息

组件

有关库中可用的广泛组件的完整列表，请参阅此文档。

架构

Whitenoise-core 系统架构在父项目中进行了描述。[链接](https://github.com/opendifferentialprivacy/whitenoise-core#Architecture)。此包提供了一些与语言无关的实用工具，以帮助您在系统中实现差分隐私。虽然构建差分隐私统计信息的计算需求可能因数据而异，但大多数差分隐私理论可以在不访问数据的情况下应用。验证器的设计使其无法访问私有数据，这使得它成为一个单库，其中差分隐私理论可以积累，而不必担心加载物理数据库的现实问题。验证器还设计为仅与中间 protobuf 语言的计算描述严格工作。

与唯一的验证器相比，可能有多个运行时可以执行分析，也可能有许多语言绑定集。语言绑定也是实用程序库，但它们用于从特定编程语言的角度构建分析。

WhiteNoise Rust 文档

Rust 文档 包含了关于库和验证器的全面文档，包括详尽的组件描述和示例。

通讯

(正在进行中.)

发布和贡献

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我们感谢所有贡献。我们欢迎带有错误修复的 pull request，无需事先讨论。

如果您计划贡献新的功能、实用函数或扩展到核心，请首先打开一个问题，并与我们讨论该功能。

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• 请查阅../contributing.md以获取更多指南和指导。