摩斯荣获2024“金融密码杯”一等奖

蚂蚁摩斯隐私计算论坛 2025-01-06 18:03:07

持续技术创新以领先的隐私计算技术打造营销科技底座!

 

开篇

2024“金融密码杯”密码应用和技术创新大赛圆满落幕,摩斯荣获第二阶段赛事一等奖创新赛三等奖。“金融密码杯”是国内金融行业规格最高的密码大赛,目标是汇聚高端人才、探索数字金融创新前沿、引领金融密码融合发展、强化数字经济安全体系,中国人民银行数字货币研究所副所长狄刚,中国科学院院士王小云,市委常委、副市长顾海东,副市长季晶出席了颁奖典礼。摩斯参赛团队受邀在大赛的“金融信息安全研讨会”上演讲并介绍了获奖方案。

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基于摩斯隐私计算平台密码库的实现方案

摩斯本次的获奖题目为第二阶段赛事“国密算法的高速安全软件实现”,题目分为服务器端和移动端国密算法SM2、3、4的高效软件实现,参赛作品需同时满足功能正确性安全性内存限制要求,并力求达到最高的性能表现。

摩斯的获奖方案《MorseCrypto:国密算法安全高性能实现》是基于摩斯隐私计算平台的底层密码库方案,主要在X86和ARM平台上从算法设计和编码两个方面优化。算法设计方面,充分利用X86平台的高级向量扩展指令集和ARM平台的A64指令集特性,设计向量化并行的实现算法,使单任务和多任务的并行实现均达到最少计算数,同时特别优选指令实例化算法使算法的实际总指令数最少、理论时延最低。编码实现方面,采用汇编语言和内联汇编编码,精准控制寄存器以最少访存,同时充分考虑处理器计算单元的超标量、指令流水线等特性,精心排布数据无关指令将各计算单元流水线填满,达到最高指令吞吐量。

MorseCrypto的SM2、SM3、SM4算法性能,与目前最快的开源库相比均有大幅提升。其中X86平台上SM2验签达到3倍ARM平台上SM2验签达到4.3倍

 

夯实营销科技底座,保护数据隐私安全

营销场景数据量大时效性强,对产品性能要求高,摩斯基于多年金融营销场景打磨,利用协议算法库MorseCrypto进一步构建出高性能的半同态算法(ElGamal、Paillier)、GC、OT等MPC基础协议的高性能实现,极大地提升了摩斯隐私计算产品的性能。摩斯是行业内为数不多的同时通过信通院多方安全(MPC)和联邦学习(FL)隐私计算大规模性能认证的厂商

目前摩斯隐私计算产品已在上百家银行、证券等金融机构部署使用,助力数据安全流通、业务增长

 

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本人最近打算整合ML、DRL、NLP等相关领域的体系化项目课程,方便入门同学快速掌握相关知识。声明:部分项目为网络经典项目方便大家快速学习,后续会不断增添实战环节(比赛、论文、现实应用等)。

  • 对于机器学习这块规划为:基础入门机器学习算法--->简单项目实战--->数据建模比赛----->相关现实中应用场景问题解决。一条路线帮助大家学习,快速实战。
  • 对于深度强化学习这块规划为:基础单智能算法教学(gym环境为主)---->主流多智能算法教学(gym环境为主)---->单智能多智能题实战(论文复现偏业务如:无人机优化调度、电力资源调度等项目应用)
  • 自然语言处理相关规划:除了单点算法技术外,主要围绕知识图谱构建进行:信息抽取相关技术(含智能标注)--->知识融合---->知识推理---->图谱应用

上述对于你掌握后的期许:

  1. 对于ML,希望你后续可以乱杀数学建模相关比赛(参加就获奖保底,top还是难的需要钻研)
  2. 可以实际解决现实中一些优化调度问题,而非停留在gym环境下的一些游戏demo玩玩。(更深层次可能需要自己钻研了,难度还是很大的)
  3. 掌握可知识图谱全流程构建其中各个重要环节算法,包含图数据库相关知识。

这三块领域耦合情况比较大,后续会通过比如:搜索推荐系统整个项目进行耦合,各项算法都会耦合在其中。举例:知识图谱就会用到(图算法、NLP、ML相关算法),搜索推荐系统(除了该领域召回粗排精排重排混排等算法外,还有强化学习、知识图谱等耦合在其中)。饼画的有点大,后面慢慢实现。

 

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