隐语PSI介绍及开发实践学习小结

yyf511 2024-03-25 16:57:32

SPU实现的PSI

ecdh通信少，计算量大

kkrt16内存大，通信量大

SPU PSI调用架构

隐语PSI开发指南

目前使用secretflow来调度使用spu

启动ray集群

初始化sf

启动spu，执行psi

隐语PSI后续计划

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yyf511 2024-03-25

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https://bbs.csdn.net/topics/618297799 代码实践

SPU实现的PSI种类半诚实模型两方dp-psi多方ecdh-3-party(可扩展到多方)恶意模型1.Alice和Bob先进行交互，得到shuffle后的两方交集2.Alice将shuffle后两方交集，发给Charlie3.Charlie加密后的数据依次给Bob和Alice加密4.Charlie比较密态数据，得到交集通过本次课，动手操作了sf的基本使用，以及docker的使用，过程中遇到了一些问题，也解决了不少问题，有所收获。

隐私集合求交(Private Set Intersection, PSI)是隐私计算中的一个重要技术,它允许多方在不泄露自己数据的前提下找出共同的数据交集。在本文中,我们将深入探讨SecretFlow(隐语)中PSI的实现和应用。

2022是隐语开源的第一年，从正式发布到第一次功能调研、issue数突破150+、GitHub千星、第一个开发者PR，在提升广大开发者归属感、参与感、荣誉感等方面，社区在6个月的探索中被鼓励、被指正、也被启发，虽然还没满周岁，但是新年的仪式感不能少，汇总梳理此份报告与大家回头看、向前走，共同走向开发者自治的社区。自开源发布，隐语保持着平均2月/次的版本更新频次，并尝试通过搭配体验工具、交互教程、同期活动等形式辅助开发者加深对新功能的理解与感知。

基于隐语开源框架，围绕建立跨机构开户数量核验机制和风险信息共享机制的要求，结合银行账户管理的业务场景，在跨行开户核验、存量账户排查、风险处置协查、区域风险监测等方面的探索建设。

主要产品：SCQL（Secure Collaborative Query Language），一种多方安全数据分析系统，可以让互不信任的参与方在保护自己数据隐私的前提下，完成多方数据分析任务。人群画像：隐私保护计算需求方、隐私保护计算集成商、开发人员、研究人员、产品人员。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。人群画像：互联互通需求方、算法研发人员、平台研发人员、隐私保护计算集成商。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。

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