1 隐语架构一览
分层原因有几个出发点，第一个出发点是考虑到完备性的题目，现在来看，整个隐私计算，没有绝对优势的一个技能路线，故支持很多技能，比如同态、安全多方计算、差分隐私等；第二个出发点是每个分层的下一层对于上一层是透明的，即分层内部是高内聚的状态，层与层之间是一个低耦合的状态 ，希望开源用户可以从内层入手开始进行集成；第三个出发点是隐语有更好的开放性，通过精良的分层计划，希望不同专业人员可以在所属层里充实发挥专业优势。
2 隐语架构拆解
隐语产品
产品定位是通过可视化产品，降低终端用户的体验和演示本钱。同时，通过模块化API降低技能集成商的研发本钱。
人群画像（作为隐语的直观入口，隐私掩护计算从业者均应关注）：隐私掩护计算集成商、隐私掩护计算需求方、产品人员、开辟人员、研究人员……
SecretPad（隐语的配平化产品）提供了轻量化安装的体验，可以快速验证POC，可定制集成。
多摆设形态：中心模式，P2P模式（计划）。
全栈产品：MPC、TEE、SCQL。
SecretNote：Notebook形式，交互式建模、多节点一站式管理和交互、运行状态跟踪。
算法层：PSI与PIR
产品定位：高性能、轻量化、易 用的PSI/PIR专用协议模块。
人群画像：PSI/PIR产品人员、PSI/PIR需求人员、PSI/PIR研发人员。
PSI（Private Set Intesection）： 一种特殊的安全多方计算（MPC）协议 ；Alice持有集合 X，Bob持有集合Y； Alice和Bob通过实行PSI协议，得到交集效果X ∩ Y ；除交集外不会泄漏交集外的别的信息。
PIR（Private Information Retrieval） 用户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。
算法层：Data Analysis
Data Analysis-SCQL(Secure Collaborative Query Language)：一种多方安全数据分析体系，可以让互不信托的到场方在掩护自己数据隐私的前提下，完成多方数据分析任务。
产品定位：屏蔽底层安全计算协 议的复杂性，以简单 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、数据分析产品人员、数据分析需求人员、数据分析研发人员。
核心特性：【1】半诚实安全模型；【2】支持多方（N>=2）；【3】易上手，提供MySQL兼容的SQL方言用户界面；【4】支持常用的SQL语法和算子，满意大部分场景的需求；【5】可实用的性能；【6】提供列级别的数据利用授权控制（CCL）；【7】支持多种密态协议（SEMI2K/CHEETAH/ABY3）；【8】内置支持多种数据源接入（MySQL,Postgres,CSV等）。
算法层：联邦学习
在原始数据不出域的前提下，通过交换中间数据完成机器学习建模。
包含水平联邦和垂直联邦（主要是拆分学习，Split Learning）。
产品定位：具备安全攻防保障明密文混合机器学习框架和算法。
人群画像：深度学习需求方、深度学习产品人员、安全AI研究人员。
计算层：混合调理编译
混合调理编译-RayFed：在Ray的基础之上所构建的专注于跨机构的分布式计算调理框架。
产品定位：面向跨机构场景，提 供单机构内计算任务 独立调理和跨机构计 算任务协作的能力。
人群画像：隐语工程开辟人员、隐语算法开辟人员。
计算层：SPU
SPU（Secure Process Unit）
产品定位：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：机器学习研发人员、密码协议研发人员、编译器研发人员。
核心特性：【1】原生对接主流AI前端；【2】 支持丰富的机器学习算法 ；【3】带隐私掩护语义的中间表示语言；【4】 基于MLIR的加密计算编译优化；【5】高性能MPC协议假造机 ；【6】多种数据并行，指令并行优化；【7】 丰富的MPC协议，适配各种场景；【8】支持协议扩展，支持异构设备接入。
计算层：HEU
HEU（Homomorphic Encryption Unit）
产品定位：低门槛，高性能的同 态加密库，支持多类 型、可扩展的算法协 媾和硬件加快生态。
人群画像：同态加密用户、同态算法研究人员、同态硬件研发人员。
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），硬件加快。
计算层：TEEU
TEEU（Trusted Enextution Environment Unit）
产品定位：支持多种可信实行环 境的、具备数据利用跨域管控能力的密态计算枢纽，可实行数 据分析、机器学习、 MPC/FL加快等功能。
人群画像：数据合规研究人员、TEE软件开辟人员、TEE硬件制造厂商。
计算层：YACL
YACL（Yet Another Common Crypto Library）
产品定位：多种隐私计算技能路线共同需要的密码库，具备安全实现保证、高性能等特点。
人群画像：安全/密码研究人员。
资源层：kuscia
kuscia（KUbernetes based Secure Collaborative InfrA）
产品定位：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任务调理能力。
人群画像：隐私掩护计算集成商、运维开辟人员。
互联互通
产品定位：隐语和别的厂商的平台可以互联互通，共同完成一个隐私计算任务。
人群画像：互联互通需求方、算法研发人员、平台研发人员、隐私掩护计算集成商。
跨域管控
产品定位：数据离开持有者的运维域后，数据方仍然能够有用地控制数据 的流转过程，克制其被盗取或者非预期利用。
人群画像：隐私掩护计算需求方、监管方、运维人员。
三权分置：数据要素“三权”在数据流转过程中诞生与流转， 数据要素“三权”权益的机制保障核心是数据加工利用权跨域管控。
3 结语
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