【课堂笔记】隐私计算实训营第四期:“隐语”可信隐私计算开源框架

“隐语”可信隐私计算开源框架

  • 隐语架构一览
  • 隐语架构拆解
    • 产品层
    • 算法层
      • PSI/PIR
      • 数据分析(Data Analysis)
      • 联邦学习(Federated Learning)
    • 计算层
      • 混合编译调度——RayFed
      • SPU
      • HEU
      • TEEU
      • YACL
    • 资源层
      • KUSCIA
    • 互联互通
    • 跨域管控

隐语架构一览

  • 隐语架构
    如图所示:
    fig1

隐语架构拆解

产品层

  • 产品定位示意图如下:
    fig2
  • 隐语各类产品如下如所示:
    fig3

算法层

PSI/PIR

  • 定位如下图所示:
    fig4
  • 隐语PSI
    fig5
  • 隐语PIR

fig6

数据分析(Data Analysis)

  • SCQL
    Secure Collaborative Query Language

fig7

  • 核心特性
    fig8

联邦学习(Federated Learning)

  • 隐语的联邦学习
    fig9
  • 联邦学习的特色
    fig10

计算层

混合编译调度——RayFed

  • 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
  • https://github.com/ray-project/rayfed
  • 定位如下:
    fig11

SPU

  • 定位如下:
    fig12
  • SPU架构
    fig13

HEU

  • 定位如下:
    fig14
  • HEU的核心特性
    fig15

TEEU

  • 定位如下:
    fig16
  • TEEU特性如下:
    fig17

YACL

  • 定位如下:
    fig18

资源层

KUSCIA

  • 定位如下:
    fig19
  • KUSCIA架构如下:
    fig20

互联互通

  • 定位如下:
    fig21
  • 互联互通的两种模式
    fig22

跨域管控

  • 定位如下:
    fig23
  • 跨域管控的核心——三权分置
    fig24

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