differential-privacy

适配可解释模型。解释黑盒机器学习。

Google 的差分隐私库

一个用于隐私保护数据分析与机器学习的统一框架

在 2 小时内掌握联邦学习（Federated Learning）—在你的 PC 上运行！

联邦学习（Federated Learning）相关的一切，包含研究论文、书籍、代码、教程、视频等

使用差分隐私训练 PyTorch 模型

数据库匿名化与测试数据管理

Diffprivlib：IBM 差分隐私库

合成数据 SDK ✨

OpenHuFu 是一个开源的数据联邦系统，支持在多个数据库上进行具安全保障的协同查询。

联邦式学习基准测试。奉献给社区。 🤗

Python 差分隐私函数库。基于 https://github.com/google/differential-privacy 构建。