Menth1996/data-privacy-toolkit
GitHub: Menth1996/data-privacy-toolkit
这是一个基于 Java 的工具包，提供数据匿名化、假名化及差分隐私功能，旨在帮助开发者在 AI/ML 场景下安全地处理和共享敏感数据集。
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# 数据隐私 Toolkit
一个功能强大的基于 Java 的工具包，提供了一系列用于数据匿名化、假名化和差分隐私的功能。专为在 AI/ML 场景下处理敏感信息的开发者和数据科学家设计。
## 功能
- K-anonymity 和 L-diversity 实现
- 差分隐私机制
- 数据掩码和 tokenization
- 安全多方计算（概念集成）
## 构建
```
mvn clean install
```
## 使用
```
import com.dataprivacy.toolkit.anonymization.KAnonymity;
import com.dataprivacy.toolkit.differentialprivacy.LaplaceMechanism;
public class PrivacyExample {
public static void main(String[] args) {
// K-Anonymity example
String[][] data = {
{"age", "gender", "zip", "disease"},
{"30", "M", "90210", "Flu"},
{"32", "F", "90210", "Cold"},
{"30", "M", "90210", "Flu"}
};
KAnonymity kAnon = new KAnonymity(data, new int[]{0, 1, 2}, 2);
String[][] anonymizedData = kAnon.anonymize();
System.out.println("Anonymized Data:");
for (String[] row : anonymizedData) {
System.out.println(String.join(", ", row));
}
// Differential Privacy example
LaplaceMechanism laplace = new LaplaceMechanism(1.0); // epsilon = 1.0
double sensitiveValue = 50.0;
double privatizedValue = laplace.addNoise(sensitiveValue);
System.out.println("
Original: " + sensitiveValue + ", Privatized: " + privatizedValue);
}
}
```
标签：AI数据安全, Apache许可证, Gaussian机制, Java工具库, JS文件枚举, K-匿名, Laplace机制, L-多样性, 令牌化, 假名化, 域名枚举, 多方安全计算, 大数据脱敏, 差分隐私, 敏感数据保护, 数据匿名化, 数据掩码, 数据治理, 数据脱敏, 数据隐私, 机器学习隐私, 隐私增强技术