第3讲 架构详解："隐语”可信隐私计算开源框架笔记

[HJZJAY]

01 隐语架构一览

    产品层，算法层，计算层，资源层，硬件层，互联互通，跨域管控

02 隐语架构拆解

    隐语产品

        定位：通过可视化产品降低终端用户的体验和演示成本。 通过模块化API降低技术集成商的研发成本。

        SecretPad  多部署形态  全栈产品  SecretNote

    PSI与PIR

        PSI（Private Set Intesection：一种特殊的安全多方计算（MPC）协议

        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

        定位：高性能，轻量化，易用的PSI/PIR专用协议模块

    Data Analysis

        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

        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

        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，满足大部分场景的需求

                          5.可实用的性能

                          6.提供列级别的数据使用授权控制（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）

    Federated Learning(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）。

        定位：具备安全攻防保障的明密文混合机器学习框架和算法

    混合调度编译

        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，提供单机构内计算任务独立调度和跨机构计算任务协作的能力。

    SPU

        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。

        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.带隐私保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协议虚拟机

                          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

    HEU

        Homomorphic Encryption Unit

        定位：低门槛，高性能的同态加密库，支持多类型、可扩展的算法协议和硬件加速生态

    TEEU

        Trusted Enextution Environment Unit

        定位：支持多种可信执行环境的、具备数据使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。

    YACL

        Yet Another Common Crypto Library

        定位：多种隐私计算技术路线共同需要的密码库，具备安全实现保证、高性能等特点。

    KUSCIA

        KUbernetes based Secure Collaborative InfrA

        定位：屏蔽不同机构间基础设施的差异，为跨机构协作提供丰富且可靠的资源管理和任务调度能力。

        基于 K8s 的隐私计算任务编排框架

    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任务。

        ① 黑盒模式 ：又称管理调度互联       管理面、控制面实现互联互通           两边加载相同的算法容器

        ② 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：数据离开持有者的运维域后，数据方仍然能够有效地控制数据的流转过程，避免其被窃取或者非预期使用。

        跨域管控 – 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使用权跨域管控。

03 结语

    1.分层易集成

    2.开放的 API 接口

    3.支持二开定制

    4.大规模生产能力