google/differential-privacy

Las issues en las que quizá ya trabaja alguien aparecen al final. Ordenar todo por fecha

• Integer midpoint truncation under-calibrates noise in C++ `BoundedVariance`

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  google/differential-privacy#510 · Abierto el 30/9/2026

• PipelineDP4j's vector sums become NaN under L1 or L2 bounding in the presence of infinity values, which is then observable in the output

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  google/differential-privacy#509 · Abierto el 29/9/2026

• PipelineDP4j's vector sums aren't safe against differing-length vectors

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  google/differential-privacy#507 · 1 comentario · Abierto el 29/9/2026

• PipelineDP4j crashes on every dataset for some valid configurations

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  google/differential-privacy#506 · Abierto el 29/9/2026

• PipelineDP4j isn't safe against nulls in value columns

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  google/differential-privacy#505 · Abierto el 29/9/2026

• PipelineDP4j's quantiles under record-level privacy are pure noise

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  google/differential-privacy#504 · Abierto el 29/9/2026

• PipelineDP4j groups -0.0 and 0.0 together, but deterministically uses the sign of the first seen row in this group to determine the output

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  google/differential-privacy#503 · Abierto el 29/9/2026

• PipelineDP4j doesn't handle NaN values safely in vector sums

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  google/differential-privacy#502 · 1 comentario · Abierto el 29/9/2026

• PipelineDP4j returns a lazy object which can be evaluated multiple times, arbitrarily increasing the budget

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  google/differential-privacy#501 · Abierto el 29/9/2026

• Java's thresholded count underestimates δ because of the same continuous/discrete distribution mismatch as in Go

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  google/differential-privacy#499 · Abierto el 28/9/2026

• Privacy on Beam doesn't track the privacy budget for many operations

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  google/differential-privacy#498 · Abierto el 28/9/2026

• `dp_accounting` largely doesn't validate its floating-point inputs, which sometimes fails in potentially problematic ways

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  google/differential-privacy#497 · Abierto el 28/9/2026

• Under Poisson sampling, the `PLDAccountant` composes the inner event both before and after sampling

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  Dificultad 2/5 Medio día Aptitud para principiantes 78/100

  google/differential-privacy#496 · Abierto el 28/9/2026

• Java's Gaussian threshold δ can be wrong by a non-trivial factor due to floating-point imprecision

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  google/differential-privacy#495 · Abierto el 28/9/2026

• The `RDPAccountant` with repeat-and-select mechanisms reports the δ of the inner mechanism regardless of how many times it's repeated

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  google/differential-privacy#494 · Abierto el 28/9/2026

• The `RDPAccountant` ignores `count` when composing exponential mechanisms

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  Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 62/100

  google/differential-privacy#493 · Abierto el 28/9/2026

• The `PLDAccountant` silently accepts unsupported Poisson-subsambled events and charges nothing for them

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  google/differential-privacy#492 · Abierto el 28/9/2026

• The `PLDAccountant` ignores `count` when composing randomized response events

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  Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 88/100

  google/differential-privacy#491 · Abierto el 28/9/2026

• Go's `BoundedSumInt64` accepts both `MaxContributions` and `Upper`, but skips clamping when both are set (!)

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  google/differential-privacy#490 · Abierto el 28/9/2026

• In Java's `LongBoundedSum`, setting `lower` to `Long.MIN_VALUE` under-estimates the sensitivity

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  google/differential-privacy#489 · Abierto el 28/9/2026

• Go's `BoundedSumInt64` used with `MaxContributions` incorrectly assumes that each user contributes to a single partition when computing thresholds

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  google/differential-privacy#488 · Abierto el 24/9/2026

• Go's `Count.ThresholdedResult` computes the threshold from the continuous distribution but rounds to integers; leading to an underestimate in δ

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  google/differential-privacy#487 · Abierto el 24/9/2026

• Go's `BoundedSumInt64` isn't safe against overflows in the l0×lInf multiplication

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  google/differential-privacy#486 · Abierto el 24/9/2026

• On amd64, Go thresholding keeps every partition if the threshold overflows to +Inf

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  google/differential-privacy#485 · Abierto el 24/9/2026

• C++ noise addition relies on a randomness buffer shared among forks, leading to identical noise across forks

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  google/differential-privacy#484 · Abierto el 24/9/2026

• Go Count's `PreThresholdedResult` doesn't check if the result has already been released

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  google/differential-privacy#483 · Abierto el 24/9/2026

• The README is inconsistent with the attack model regarding floating-point non-associativity

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  google/differential-privacy#482 · Abierto el 23/9/2026

• Data Sok

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  google/differential-privacy#467 · Abierto el 13/8/2026

• Help

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  Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 1/100

  google/differential-privacy#465 · Abierto el 3/8/2026

• API docs for dp-accounting

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  Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 52/100

  google/differential-privacy#443 · 3 comentarios · Abierto el 11/6/2026

• [API Gap] Marginal scalar accounting yields optimistic estimates for jointly observed correlated Gaussian releases

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  Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 58/100

  google/differential-privacy#428 · 1 comentario · Abierto el 20/5/2026

• [email protected]

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  Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 1/100

  google/differential-privacy#400 · 1 comentario · 1 reacción · Abierto el 22/3/2026

• RFC: dp accounting should use rust as its backend

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  Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 25/100

  google/differential-privacy#397 · Abierto el 15/2/2026

• Add support for parallel composition in dp-accounting

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  Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 30/100

  google/differential-privacy#379 · 2 comentarios · Abierto el 7/1/2026

• Sensitivity off by a factor of 2 with 'replace_one' neighbouring relation

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  Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 45/100

  google/differential-privacy#378 · 4 comentarios · Abierto el 18/12/2025

• Add support for aggregating multiple values

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  pipelinedp4j

  Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 30/100

  google/differential-privacy#285 · 1 reacción · Abierto el 6/2/2025

• Feature: Double Mixture of Gaussians for dp_accounting

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  Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 35/100

  google/differential-privacy#274 · 2 comentarios · Abierto el 4/11/2024

• Question on monotonic queries

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  google/differential-privacy#272 · 5 comentarios · Abierto el 17/9/2024

• Export TestNoiseFactory in Maven artifact

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  google/differential-privacy#267 · Abierto el 24/4/2024

• Expose RNG or Seeded mechanisms outside of `-testing`

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  google/differential-privacy#107 · Abierto el 8/2/2022

• C++ Proposal: Return doubles

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  google/differential-privacy#60 · Abierto el 23/10/2020

• Improving comments in privacy-critical code blocks.

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  google/differential-privacy#16 · Abierto el 23/1/2020

• Clearly distinguish private data and privitized data by using different variable naming conventions on each side of the noise barrier.

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  google/differential-privacy#13 · 4 comentarios · Abierto el 6/1/2020

• Support for RDRAND

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  google/differential-privacy#12 · 3 comentarios · Abierto el 6/1/2020