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【隐私计算实训营 第4期】上手实操:基于PSI的场景案例 第5讲 #学习笔记
ovo886
2024-11-30 17:32:39
任务目标:
平台实践:
1.添加参与隐私计算的两个节点
2.创建Notebook
3.给两个节点添加需要求交的csv文件
4.编写脚本,找到当前未被占用的端口,分配给两个节点
5.配置两个节点的集群相关地址信息
5.执行脚本,建立节点
6.映入SPU
7.指定两个节点的文件输入输出路径并进行隐私求交
8.求交结果
alice:
bob:
9.获取求交文件out1、out2
...全文
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【隐私计算实训营 第4期】上手实操:基于PSI的场景案例 第5讲 #学习笔记
任务目标: 平台实践: 1.添加参与隐私计算的两个节点 2.创建Notebook 3.给两个节点添加需要求交的csv文件 4.编写脚本,找到当前未被占用的端口,分配给两个节点 5.配置两个节点的集群相关地址信息 5.执行脚本,建立节点 6.映入S
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隐私计算
实训营
第一
期
第五
讲
-隐语
PSI
介绍及开发实践
学习
笔记
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。
2025
隐私计算
实训营
|第三课《可信
隐私计算
框架概览》
学习
笔记
隐语框架采用分层架构设计,结合硬件层、资源层、计算层、算法层和产品层,提供全面的
隐私计算
解决方案。硬件层通过可信执行环境(TEE)保障数据安全,资源层整合密态引擎与明文引擎,计算层支持多种
隐私计算
场景
,算法层提供多种加密算法,产品层通过可视化平台降低使用门槛。核心组件包括
PSI
/PIR协议模块、联邦
学习
与密态计算、SCQL安全协作查询等,支持医疗基因组联合分析、金融反欺诈等典型应用
场景
。隐语框架的特色在于跨域管控、混合调度和性能优化,通过分层解耦设计实现
隐私计算
技术栈全覆盖,为金融、医疗等行业提供“数据可用
PIR、
PSI
、OT…傻傻分不清?一文
讲
透
隐私计算
中几个易混淆的“查询”协议
本文深入解析
隐私计算
中的三大关键协议PIR(隐私信息检索)、
PSI
(隐私集合求交)和OT(不经意传输),揭示它们在技术原理、应用
场景
和性能表现上的核心差异。通过实际
案例
和量化数据,提供精准的协议选型指南,帮助开发者在跨机构数据协作中实现隐私保护与数据价值的平衡,特别适合金融反欺诈、医疗研究和广告分析等
场景
。
基于隐私保护的机器
学习
算法介绍
FLModel 是 SecretFlow 提供的联邦
学习
的逻辑抽象,也是对用户的统一接口。SecretFlow 提供了友好的用户接口,用户可以通过 FLModel 接口轻松快速地迁移已有的明文计算模型,通过简单的迁移快速形成联邦
学习
能力,实现多方联合建立联合模型,
学习
成本低。与水平联邦相比,垂直拆分
学习
的架构略有不同,他的模型被拆分成 2 份、3 份或者更多,分别分布在不同的参与方。隐语提供的水平联邦
学习
FLModel是一个通用的范式,而不是一个具体的模型或算法,您可以自由的定义模型和训练参数。
2025
隐私计算
实训营
|第五
讲
学习
笔记
:SecretNote项目
案例
实验与
隐私计算
实践
SecretNote是隐语生态中的交互式开发工具,专为跨机构联合建模设计,支持多节点代码协同执行、分布式文件管理和
隐私计算
任务的可视化调试。其核心功能包括混合执行引擎(PYU与SPU混合调度)、全链路审计(自动记录执行日志、数据哈希值与模型版本)和多节点统一视图(简化跨机构协作)。在医疗联合研究
案例
中,SecretNote被用于三家医院联合训练糖尿病预测模型,确保数据不出域并满足GDPR匿名化要求。实验展示了从环境初始化、数据加载、特征安全对齐到纵向联邦模型训练的全流程,并强调了差分隐私和模型评估的重要性。
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