回顧2019年9月，differential privacy基礎程式庫的C++、Java及Go的原始碼。所謂的，是一個資料共享方法，僅分享描述資料庫的一些統計特徵，而不公開具體個人資訊，其精神是如果隨機修改資料庫中的一個記錄造成的影響夠小，所求得的統計特徵，就不能被用來反推出單一記錄的內容，即在保留統計學特徵的前提之下，能夠去除個體特徵以保護使用者隱私。
，differential-privacy這項開源專案的目的是希望提供公開透明的方式，讓研究人員可檢查當中程式碼。去年的專案引發迴響，例如開發醫療資料隱私分析工具的開發商Arkhn等，以及希望透過可證實的私有資料來加速科學發現的澳洲開發者。
因此Google進一步和開源界開發商OpenMined合作，經過一年的努力，今年1月28日舉行的資料隱私日，兩家公司共同宣布新的差分隱私工具，讓Python開發商可以在差分隱私保護下處理資料。這也讓這家軟體大廠的差分隱私程式庫擴及占全球半數的Python開發族群。
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目前已有單位利用這套Python程式庫實驗新的應用情境，像是以集結、匿名方式顯示每個網站當中各國造訪次數最高的網頁。這個程式庫可配合大型資料處理最主流的兩個引擎：Spark和Beam框架使用，為使用及實作提供更大的彈性。
Google也會持續發展新的差分隱私工具，供開發人員執行數據的圖解呈現，以及調校產生差別隱私資訊的參數。此外他們也會，公開將差分隱私擴充到超過1 PB規模的資料集。
目前，Google內部也正在訓練開發差分隱私方案的團隊，這當中包括人流報告（Mobility Reports）與Google Maps「最受歡迎次數」功能幕後的基礎架構，他們也將協助OpenMined建立專家團隊，提供差分隱私技術部署的學習資源。Google也鼓勵開發人員加入實驗差分隱私應用情境，像是統計分析、機器學習，並提供回饋意見。
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