跟踪差分隐私预算的工具
项目描述
差分隐私会计
此目录包含跟踪差分隐私预算的工具，作为Google 差分隐私库的一部分提供。
DpEvent类集合允许您描述复杂的不同步隐私机制，如拉普拉斯和正态分布，子采样机制及其组合。PrivacyAccountant类可以摄入DpEvents并返回复合机制的ε、δ。目前支持隐私损失分布（PLD）和RDP会计。
有关PLD的更多详细定义和参考资料，请参阅我们的补充PDF文档。
我们的库仅支持Python版本 >= 3.9。我们在Linux上用Python版本3.9测试了这个库。如果您遇到任何问题，请在GitHub上提交问题，也适用于其他平台或Python版本。
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dp_accounting-0.4.4-py3-none-any.whl (117.2 kB 查看哈希值)
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dp_accounting-0.4.4.tar.gz的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 7f632bd72628b029bd7acd8e61bdbbaccfb270144e09d84153e4154817009161 |
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| MD5 | 9c0b12ebb5c952562581526b1a6837aa |
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| BLAKE2b-256 | f036e2a4e2a939538675f108e3a8d329d52c7152208fbd389be239380e43481f |
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dp_accounting-0.4.4-py3-none-any.whl的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 8421eb08655ea7ae9b3fb7e18b8da20a974873a869399439cf842a050b7e5567 |
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| MD5 | 468d0dd22cea28369e6141379cbb25ea |
|
| BLAKE2b-256 | d2cc63c51ca76a4eddd5b8fa444f5c7d0711f5f61594032cbd9598e0eab0d09c |
