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标题: delphi：为深度神经网络提供安全推理的强盛工具 [打印本页]

作者: 刘俊凯 时间: 2025-4-5 22:17
标题: delphi：为深度神经网络提供安全推理的强盛工具
delphi：为深度神经网络提供安全推理的强盛工具

delphi A Cryptographic Inference Service for Neural Networks

项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/delph/delphi
项目介绍

在深度学习范畴，神经网络模子的推理过程安全性变得越来越重要。delphi 是一个支持 Python、C++ 和 Rust 语言的库，专注于为深度神经网络提供安全的推理服务。该项目标开辟劈头于一篇同名研究论文，旨在通过加密技能保护神经网络模子的推理过程，制止模子泄露敏感信息。
项目技能分析

delphi 的焦点是一个高效的加密体系，它通过多项多党计算和呆板学习技能实现了一般卷积神经网络的推理加密。该体系利用了先进的加密原语和有限域算术，确保在保护数据隐私的同时，推理过程的效率和准确性得到保证。
项目标技能架构分为几个重要部分：

Python 子模块：用于执行神经网络架构搜索（NAS）的示例脚本。
Rust 子模块：包罗用于有限域运算、加密原语实现、神经网络构建、加密协议实现以及性能测试的多个包。

delphi 的构建和测试都依赖于 Rust 编译器的 nightly 工具链，并利用 cargo 作为构建工具。
项目及技能应用场景

delphi 的设计初衷是为了解决在多方计算环境中，怎样保护深度学习模子在推理时不会泄露敏感信息的问题。以下是一些典范的应用场景：

隐私保护的多方计算：在多个到场方之间共享模子推理使命，而不泄露模子参数和输入数据。
安全的云端推理服务：在云服务中提供深度学习模子的推理服务，同时确保模子和数据的隐私性。
加密通讯：在涉及敏感数据的通讯过程中，利用 delphi 提供的安全推理功能来保护数据。

项目特点

delphi 项目标特点如下：

跨语言支持：支持 Python、C++ 和 Rust 语言，提供了灵活的利用方式。
安全性：采用加密技能，确保深度学习模子在推理过程中的数据隐私。
高效性：通过优化算法和加密原语，实现了推理过程的高效执行。
可扩展性：项目标模块化设计便于扩展和集成到其他体系中。

以下是对 delphi 项目标深入解读：
项目焦点功能

delphi 的焦点功能是为深度神经网络提供加密推理服务。这意味着用户可以在不泄露模子布局和数据的情况下，执行神经网络推理使命，这对于保护知识产权和数据隐私至关重要。
技能分析

从技能角度来看，delphi 采用了多种加密技能，包罗多党计算、有限域算术和加密原语，以确保推理过程的安全性。Python 子模块用于执行 NAS，以优化模子性能；Rust 子模块则用于实现加密协议和神经网络推理。
应用场景

在实际应用中，delphi 可用于多种场景，如多方计算环境中的隐私保护、云端推理服务中的数据安全，以及加密通讯过程中的数据保护。
特点

delphi 的重要特点是其跨语言的兼容性、强盛的安全性保障、高效推理性能以及良好的可扩展性。这些特点使其在深度学习模子推理安全性范畴具有很高的实用价值和市场远景。
总结来说，delphi 作为一个开源项目，以其独特的技能特点和应用价值，为深度学习模子推理提供了新的安全视角，值得广泛关注和利用。通过持续的发展和优化，delphi 有望在隐私保护推理范畴发挥更大的作用。
delphi A Cryptographic Inference Service for Neural Networks

项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/delph/delphi

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