prashantpotluri/Privacy-Preserving-AI-Foundry

# 🛡️ Privacy-Preserving-AI-Foundry [](https://opensource.org/licenses/MIT) [](https://www.python.org/downloads/) []() []() **Privacy-Preserving-AI-Foundry** 是一个生产级框架，旨在将 **Differential Privacy (DP)** 和 **Synthetic Data Generation** 集成到 Machine Learning 管道中。它提供了标准化的抽象层，用于将隐私机制（如 Laplace 和 Gaussian）应用于敏感数据集，确保在不泄露个人隐私的前提下对 AI 模型进行训练和分析。 ## 🚀 关键特性 - **🎯 差分隐私引擎：** 实时将 DP 机制应用于数据流和静态数据集。 - **🔄 合成数据生成：** 创建高保真、保护隐私的敏感数据副本，用于研究和测试。 - **📊 Epsilon 管理：** 用于跟踪和优化跨多次查询的隐私预算的工具。 - **🛡️ 安全脚手架：** 专为医疗保健、金融、基因组学等高合规环境而设计。 - **⚡ 性能优化：** 利用 numpy 和 scipy 进行大规模数据处理的低开销实现。 ## 🏗️ 架构 `mermaid graph LR SensitiveData[(Sensitive Data)] --> DPEngine[Differential Privacy Engine] DPEngine --> PrivacyBudget{Privacy Budget Check} PrivacyBudget -- Approved --> NoiseLayer[Laplace/Gaussian Noise Layer] NoiseLayer --> SyntheticData[(DP Synthetic Data)] SyntheticData --> MLPipeline[Safe ML Training / Analysis] DPEngine --> Logs[(Privacy Audit Logs)] ` ## 🛠️ 项目结构 `text Privacy-Preserving-AI-Foundry/ ├── src/ │ ├── privacy/ # Core DP engines and noise mechanisms │ ├── generators/ # Synthetic data generation logic │ └── evaluators/ # Privacy-Utility trade-off analysis ├── notebooks/ # Evaluation and research notebooks ├── tests/ # Comprehensive privacy-leakage tests └── requirements.txt # Project dependencies ` ## 📖 快速入门 `python from src.privacy.engine import DifferentialPrivacyEngine # 1. 使用隐私预算 (epsilon) 初始化引擎 engine = DifferentialPrivacyEngine(epsilon=0.1) # 2. 敏感数据集（例如医疗记录） sensitive_data = [25, 30, 45, 50, 60] # 3. 生成隐私保护的合成数据 synthetic_data = engine.generate_synthetic_data(sensitive_data, sensitivity=1.0) print(synthetic_data) ` ## 📄 许可证 本项目采用 MIT 许可证授权 - 详情请参阅 [LICENSE](LICENSE) 文件。

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