El concepto de privacidad diferencial apareció por primera vez en el Radar en 2016. Si bien el problema de romper la privacidad mediante consultas sistemáticas al modelo de inferencia ya se había reconocido entonces, se consideraba fundamentalmente un problema teórico dado que no existían suficientes recursos. La industria ha carecido de herramientas para prevenir que esto ocurriera. Opacus es una nueva biblioteca escrita en Python que puede utilizarse conjuntamente con PyTorch para ayudar a frustrar un tipo de ataque de privacidad diferencial. Aunque se trata de un desarrollo prometedor, ha sido un reto encontrar el modelo correcto y el conjunto de datos en el que éste aplica. La biblioteca es aún bastante nueva por lo que esperamos ver cómo será aceptada en el futuro.
