O conceito de privacidade diferencial apareceu pela primeira vez no Radar em 2016. Embora o problema de quebrar a privacidade por meio de consultas de inferência de modelo sistemáticas tenha sido reconhecido naquela época, era majoritariamente uma questão teórica, já que existiam poucas soluções práticas. A indústria carece de ferramentas para evitar que isso aconteça. Opacus é uma nova biblioteca Python que pode ser usada em conjunto com PyTorch para ajudar a impedir um tipo de ataque de privacidade diferencial. Embora seja um desenvolvimento promissor, encontrar o modelo e o conjunto de dados certos para sua aplicação tem sido um desafio. A biblioteca ainda é bastante nova, por isso estamos na expectativa para observar como será sua aceitação no futuro.
