CrypTen——基于pytorch的隐私保护机器学习框架

一、CrypTen概述

二、应用场景

三、CrypTen优势

四、CrypTen技术解析

1.基于pytorch的构建基础

2.核心密码学原语

3.加密模型训练流程

五、传统隐私保护技术与CrypTen的对比

1.传统隐私保护技术介绍

2.CrypTen与传统隐私保护技术的区别

六、CrypTen的环境配置

七、简单代码示例

八、相关基础概念

密码学原语

同态加密

秘密共享

Shamir 的秘密共享方案

CrypTen

a framework for Privacy Preserving Machine Learning built on PyTorch.

facebookresearch/CrypTen: A framework for Privacy Preserving Machine Learning

一、CrypTen概述

Crypten 是由 Facebook 人工智能研究院开源的一个深度学习框架扩展，专注于提供加密的深度学习计算能力。它基于 PyTorch 构建，将加密技术深度集成，使得模型训练与推理能够在密文数据上直接进行，确保数据在整个计算流程中的隐私性。

其核心技术包括同态加密、秘密共享等多种密码学原语。这些技术允许数据以加密形式参与运算，计算结果解密后与明文计算结果相同，从而实现在不暴露原始数据的前提下完成复杂的深度学习任务。

二、应用场景

隐私保护的机器学习：在机器学习领域，数据隐私是一个重要的问题。Crypten 可以用于构建隐私保护的机器学习模型，使得模型在训练和推理过程中不泄露数据隐私。例如，在联邦学习中，多个参与方可以使用 Crypten 加密自己的数据，然后共同训练一个模型，而无需将数据集中到一个中心服务器上，从而保护了各方的数据隐私。

数据共享与分析：在数据共享和分析场景中，Crypten 可以确保数据在共享过程中的隐私。例如，政府部门之间需要共享统计数据以进行联合分析，但又不想泄露具体的个体数据。通过 Crypten 的加密技术，各方可以将数据加密后共享，然后在加密数据上进行分析，最终得到的结果也是加密的，只有授权方可以解密查看，从而实现了数据的隐私保护。

金融领域的隐私计算：在金融领域，数据隐私和安全性至关重要。Crypten 可以用于实现金融交易的隐私保护，例如，在多方参与的金融衍生品定价中，各方可以使用 Crypten 加密自己的敏感数据，然后共同计算出一个公平的定价结果，而无需泄露各自的交易策略和资产信息。

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三、CrypTen优势

1.以机器学习为中心。框架通过CrypTensor对象呈现协议，这与PyTorch的Tensor对象看起来和感觉一样。这允许用户像在PyTorch中那样利用自动微分和神经网络模块。

2.基于库的设计。就像PyTorch一样，CrypTen实现了一个张量库。这使得实践者更便于调试、实验和探索机器学习模型。

3.考虑到现实世界挑战。CrypTen不简化或削弱安全协议的实现。（意味着它不会为了追求诸如提升计算速度、降低资源占用或者方便开发等目标，而在密码学安全协议的实施环节偷工减料。）

四、CrypTen技术解析

1.基于pytorch的构建基础

Crypten 依托 PyTorch 这一广泛使用的深度学习框架，继承了其诸多优秀特性。这使得开发者能够利用 PyTorch 成熟的张量计算、自动求导等功能，无缝过渡到加密计算领域。例如，在定义神经网络模型结构时，沿用 PyTorch 的 nn.Module 类来构建，仅需在数据处理与模型运算环节引入 Crypten 的加密操作，大大降低了学习成本与开发难度。

2.核心密码学原语

同态加密

同态加密允许在密文上直接进行特定的数学运算，结果解密后与明文运算结果相符。Crypten 利用同态加密实现密文数据的加法和乘法操作，这对于深度学习中的线性层计算、卷积计算等至关重要。以线性层为例，权重与加密后的输入数据可在密文状态下相乘，再加上加密的偏置项，整个过程无需解密，保障数据隐私。不过，同态加密的计算开销较大，随着计算复杂度提升，性能瓶颈愈发明显。

秘密共享

秘密共享将秘密数据拆分成多个份额，分发给不同的参与方。只有当足够数量的份额组合在一起时，才能重构出原始秘密。在 Crypten 中，常用于模型参数或数据的分布式存储与计算，例如在多方联合训练模型时，各方持有模型参数的不同份额，通过交互计算中间结果，最终协同完成训练任务，有效防止单点数据泄露风险。

3.加密模型训练流程

·数据加密：在训练前，使用 Crypten 提供的加密函数对原始训练数据进行加密，将其转化为密文张量，这些密文张量可在后续计算中替代明文数据，确保数据在传输与初始计算阶段的安全性。

·加密运算：模型的前向传播、反向传播过程中的计算都基于加密数据与加密模型参数进行。如在反向传播求梯度时，利用同态加密特性计算密文梯度，保证梯度信息不泄露，进而更新加密后的模型参数。

·结果解密（可选）：在某些需要查看中间结果或最终预测结果的场景下，对加密计算结果进行解密，但这一步骤通常在受信任环境或满足隐私合规条件下进行，避免随意解密带来的数据暴露风险。

五、传统隐私保护技术与CrypTen的对比

1.传统隐私保护技术介绍

差分隐私

·原理：通过向查询结果或数据分析输出中添加精心设计的噪声，使得攻击者难以从输出中推断出个体数据的具体信息。例如，在统计数据库查询时，每次查询结果都会附带一定随机噪声，即使攻击者多次查询并对比结果，也很难还原出某一特定个体的数据。

·应用场景：广泛应用于数据挖掘、统计分析领域。像一些互联网公司收集用户行为数据进行群体分析时，利用差分隐私技术在公开聚合数据结果的同时，保护用户个人隐私，防止通过数据分析定位到具体用户行为模式。

·优势：简单易行，对原始数据的处理相对直接，不需要复杂的加密体系构建，计算开销较小，能快速应用于大规模数据的初步隐私保护。

·劣势：添加噪声可能会导致数据准确性下降，尤其在对精度要求极高的场景，如精准医疗诊断、高精度金融风险建模等，噪声带来的误差可能使结果失去实用价值。

访问控制

·原理：基于身份认证和授权机制，限定只有经过授权的用户或系统才能访问特定数据资源。常见的如企业内部系统，员工通过用户名和密码登录，根据其岗位角色被赋予不同的数据访问权限，研发人员可能有权访问产品研发数据，而财务人员只能访问财务相关数据。

·应用场景：各类企业、机构的信息管理系统。政府部门存储公民敏感信息的数据库，通过严格的访问控制，确保只有合法的公务人员在执行公务时，依据流程获得相应权限才能查看、处理特定公民信息，防止信息泄露。

·优势：针对性强，直接从数据访问源头把关，能有效防止未经授权的访问，易于理解与管理，通过常规的权限管理策略就能实施。

·劣势：无法防范授权用户的恶意操作，若内部人员违规泄露数据，访问控制机制难以察觉；且对于数据在授权使用过程中的隐私保护相对薄弱，一旦数据流出访问控制边界，如被下载到本地设备，后续流向难以监管。

2.CrypTen与传统隐私保护技术的区别

隐私保护方式

传统技术如差分隐私侧重于数据结果层面的模糊化，Crypten 则聚焦于计算过程中的数据加密。在多方计算场景下，使用差分隐私的各方共享带有噪声的数据进行分析，而 Crypten 让各方以加密数据交互，数据全程不暴露真实值，计算结果由加密运算得出。

数据可用性

差分隐私牺牲部分数据准确性换取隐私，Crypten 由于采用加密计算，只要解密正确，数据原始分布与精度得以保留，在如医疗影像识别训练模型、复杂金融模型训练等对数据精度敏感场景，Crypten 更具优势，能提供高质量的隐私保护计算服务。

应用复杂性

访问控制相对简单直观，依赖于身份认证与权限分配体系；Crypten 基于复杂的密码学原语，需要一定的密码学知识与深度学习框架基础来开发应用，但其能应对更复杂的分布式、协作式计算隐私挑战，如跨机构的联合模型训练，传统访问控制很难满足这种动态、多方的数据交互隐私需求。

六、CrypTen的环境配置

一、系统与软件要求

·操作系统：Crypten 支持多种主流操作系统，包括 Linux、macOS以及 Windows（需安装 Windows Subsystem for Linux，WSL，推荐 Ubuntu 环境）。

·Python 版本：要求 Python 3.6 及以上版本。

二、安装依赖库

·PyTorch：Crypten 基于 PyTorch 构建，首先需安装合适版本的 PyTorch。

·加密库：Crypten 依赖一些加密相关的库，如 crypten-ckks（用于同态加密）、crypten-mpc（用于多方计算相关加密操作）等。

三、安装 Crypten

在确保依赖库安装正确后，通过 pip 安装 Crypten 主库。

七、简单代码示例

import torch
import crypten
#torch 是 PyTorch 深度学习框架，用于创建和操作张量（Tensor），它是 Crypten 的基础。crypten 是用于加密操作的库。
crypten.init()			#初始化 Crypten 环境。在使用 Crypten 进行加密操作之前，需要先调用 crypten.init() 来设置加密环境，包括初始化加密密钥等。x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
x_enc = crypten.cryptensor(x)  		# 加密，将张量 x 加密，创建了一个加密张量 x_enc。crypten.cryptensor 是 Crypten 中用于将明文数据加密为密文数据的函数。在这里，张量 x 被加密，其内容变得无法直接读取，只有通过相应的解密操作才能恢复原始数据。x_dec = x_enc.get_plain_text()  			# 解密，将加密张量 x_enc 解密，得到原始的明文张量 x_dec。get_plain_text() 方法是 Crypten 中用于解密密文数据并获取明文数据的函数。解密后的张量 x_dec 与原始张量 x 相同，即 [1.0, 2.0, 3.0]。y_enc = crypten.cryptensor([2.0, 3.0, 4.0])			#创建了一个新的加密张量 y_enc，其中包含三个浮点数 [2.0, 3.0, 4.0]。与 x_enc 类似，y_enc 也是通过 crypten.cryptensor 函数加密得到的，其内容同样无法直接读取。
sum_xy = x_enc + y_enc  			# 加密张量相加，对两个加密张量 x_enc 和 y_enc 进行加法运算，得到一个新的加密张量 sum_xy。Crypten 支持对加密数据进行加法运算，这意味着可以在不泄露原始数据的情况下对加密数据进行计算。这里的加法运算是逐元素进行的，即 x_enc 中的每个元素与 y_enc 中对应位置的元素相加。
sum_xy_dec = sum_xy.get_plain_text()  			# 解密求和结果，将加密张量 sum_xy 解密，得到求和结果的明文张量 sum_xy_dec。通过 get_plain_text() 方法，我们可以查看加法运算的结果。解密后的 sum_xy_dec 应该是 [3.0, 5.0, 7.0]，这是 x 和 y 对应元素相加的结果。

八、相关基础概念

密码学原语

密码学原语是构建密码系统和实现各种加密任务的基础组件，它们是一些最基本、最核心的密码学算法或操作，就如同搭建高楼大厦的基石。

从广义上来说，像哈希函数、对称加密算法、非对称加密算法等都属于密码学原语。哈希函数可以将任意长度的数据映射为固定长度的哈希值，用于数据完整性验证等场景，例如常见的 MD5、SHA-256 等算法；对称加密算法使用相同的密钥对数据进行加密和解密，加密速度快，适合大量数据的加密场景，像 AES 算法在很多领域广泛应用；非对称加密算法则有公钥和私钥之分，公钥可公开用于加密，私钥保密用于解密，常用于数字签名、密钥交换等，经典的如 RSA 算法。

在 Crypten 的语境下，同态加密和秘密共享就是其关键的密码学原语。