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隐语架构
隐语架构拆解
产品层
算法层
计算层
资源层
互联互通
跨域管控
本文主要是记录参加隐语开源社区推出的第四期隐私计算实训营学习到的相干内容。
隐语架构
隐语架构拆解
产品层
产品定位：
- 通过可视化产品，降低终端用户的体验和演示本钱
- 通过模块化API降低 技术集成商的研发本钱
人群画像：作为隐语的直观入口，隐私保护计算从业者均应该关注
- 隐私保护计算集成商
- 隐私保护计算需求方
- 开发职员
- 研究职员
- 产品职员
- ......
特色：
- SecretPad：轻量化安装、快速体验隐语功能、可定制集成
- 多摆设形态：中心模式，后续筹划发布P2P模式
- 全栈产品：MPC、TEE、SCQL
- SecretNote：交互式建模，多节点一站式管理和交互
算法层
PSI/PIR
在前面两讲中对PSI和PIR举行过介绍，PSI是一种特殊的安全多方计算（MPC）协议，其目标是允许持有各自数据集的双方或者多方，执行两方或者多方聚集的交集计算。PIR则是用户可以查询服务端数据库中的数据，但服务端不知道用户查询的是哪些数据。
定位：高性能、轻量化、易用的PSI/PIR专用协议模块；
人群画像：
- PSI/PIR 产品职员
- PSI/PIR 需求职员
- PSI/PIR 研发职员
隐语架构中的PSI
1. 支持各类协议（两方\多方）
- 两方（ecdh、kkrt16、bc22、ec-oprf PSI）
- 多方（ecdh-3-party）
2. 优化
3. 多层入口
- 白屏用户：产品层
- 开发职员：通过SecretFlow接入、以库的形式集成
隐语架构中的PIR
1. 支持各类协议
- Sealed PIR
- Label PIR
- ......
2. 优化
3. 多层入口
- 白屏用户：产品层（筹划）
- 开发职员：通过SecretFlow接入、以库的形式集成
Data Analysis
现在运营的数据分析主要是SCQL（Secure Collaborative Query Language），一种多方安全数据分析系统，可以让互不信托的到场方在保护自己数据隐私的条件下，完成多方数据分析使命。
定位：屏蔽底层安全计算协议的复杂性，以简朴熟悉的 SQL 语言界面，提供多方数据密态分析能力
人群画像:
- 数据分析集成商
- 数据分析产品职员
- 数据分析需求职员
- 数据分析研发职员
核心特性:
- 半诚实安全模子
- 支持多方 （N>=2）
- 易上手，提供 MySQL 兼容的 SQL 方言用户界面
- 支持常用的 SQL 语法和算子，满足大部分场景的需求
- 可实用的性能 ü提供列级别的数据利用授权控制（CCL）
- 支持多种密态协议（SEMI2K/CHEETAH/ABY3）
- 内置支持多种数据源接入（MySQL,Postgres, CSV 等）
Federated Learning
在原始数据不出域的条件下，通过交换中间数据完成机器学习建模。 包含程度联邦和垂直联邦（主要是拆分学习，Split Learning）。
定位：具备安全攻防保障的 明密文肴杂机器学习框架和算法
人群画像：
- 深度学习需求方
- 深度学习产品职员
- 安全AI研究职员
特色：
1. 安全攻防
2. 性能
3. 算法
- 营销算法（DeepFM、BST、MMoE）
- SOTA安全聚合
- 大模子（筹划）
计算层
肴杂编译调度 - RayFed
在Ray基础之上所构建的专注于跨机构的分布式计算调度框架
定位：面向跨机构场景，提供单机构内计算使命独立调度和跨机构计算使命协作的能力。
人群画像:
SPU
SPU全称Secure Process Unit
定位：桥接上层算法和底层安全协议，保持原生AI框架体验的同时为 用户提供透明的、高性能的、基于安全协议的密态计算能力。
人群画像:
- 机器学习研发职员
- 密码协议研发职员
- 编译器研发职员
核心特性:
- 原生对接主流AI前端
- 持丰富的机器学习算法
- 带隐私保护语义的中间表现语言
- 基于MLIR的加密计算编译优化
- 高性能MPC协议假造机
- 多种数据并行，指令并行优化
- 丰富的MPC协议，适配各种场景
- 支持协议扩展，支持异构设备接入
HEU
HEU全称Homomorphic Encryption Unit
定位：低门槛，高性能的同态加密库，支持多类 型、可扩展的算法协媾和硬件加速生态
人群画像：
核心特性
- 支持多种PHE算法
- 性能业界领先
- 支持多种接口(Numpy-like API\C++\Python)
- 硬件加速
TEEU
TEEU全称Trusted Enextution Environment Unit
定位：支持多种可信执行环境的、具备数据利用跨域管控能力的密态计算枢纽，可执行数据分析、机器学习、 MPC/FL加速等功能。
人群画像:
- 数据合规研究职员
- TEE软件开发职员
- TEE硬件制造厂商
特点:
1. 跨域管控
2. 可信应用
- 预处理惩罚
- 经典机器学习
- 后续筹划深度学习、大模子等
3. 多硬件
- SGX
- HyperEnclave
- 海光CSV
- Intel TDX
YACL
YACL全称Yet Another Common Crypto Library
定位：多种隐私计算技术门路共同需要的密码库，具备安全实现保 证、高性能等特点
人群画像：安全/密码研究职员
YACL诞生背景：
当前学术界密码库存在非尺度化实现、缺少长期维护以及性能标题。工业界密码库则缺少精良的密码工具抽象，功能上守旧的新协议引入等标题。
特色：
1. 性能
- 核心原语：高性能保障
- 详细的benchmarking
2. 安全性
3. 易用性
资源层
kuscia
kuscia全称KUbernetes based Secure Collaborative InfrA
定位：屏蔽不同机构间基础办法的差异，为跨机构协作提供丰富且可靠的资源管理和使命调度能力。
人群画像:
互联互通
定位：隐语和其它厂商的平台可以互联互通，共同完成一个隐私计算 使命。
人群画像:
- 互联互通需求方
- 算法研发职员
- 平台研发职员
- 隐私保护计算集成商
黑盒模式
- 又称管理调度互联
- 管理面、控制面实现互联互通
- 双方加载雷同的算法容器
白盒模式
- 又称基于开放算法协议的互联
- 算法引擎层面可以直接互联
跨域管控
定位：数据脱离持有者的运维域后，数据方仍然可以大概有效地控制数据的流转过程，制止其被窃取或者非预期利用。
人群画像:
参考
隐语 · 实训平台
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