differential-privacy

解釈可能なモデルを適合させる。ブラックボックス機械学習を説明する。

Google の差分プライバシーライブラリ。

プライバシーを保護するデータ分析および機械学習のための統合フレームワーク

2時間で学ぶ連合学習（Federated Learning）——PC上で実行しよう！

研究論文、書籍、コード、チュートリアル、ビデオなど、連合学習に関するすべての情報

差分プライバシーを用いたPyTorchモデルのトレーニング

データベースの匿名化とテストデータ管理

Diffprivlib: IBM の差分プライバシーライブラリ

合成データSDK ✨

OpenHuFuは、セキュリティを保証しながら複数データベース間での協調クエリをサポートするオープンソースのデータ連携システムです。

連合学習のベンチマーク。コミュニティ向けに捧ぐ 🤗

Pythonの差分プライバシーライブラリ。https://github.com/google/differential-privacy をベースに構築されています。