蚂蚁集团开源隐私保护计算框架 SecretFlow

蚂蚁集团的金融科技子公司蚂蚁集团近日开源了其隐私保护计算框架 SecretFlow，该框架专注于数据分析和机器学习领域。通过开源，蚂蚁集团希望推动隐私保护计算技术的发展，并促进市场的进一步成熟。

SecretFlow 的主要组件

SecretFlow 包含多个核心组件，旨在提供全面的隐私保护计算能力：

1. 安全处理单元 (SPU)：提供安全计算能力，确保数据处理过程中的隐私性。
2. 同态加密单元 (HEU)：支持在加密数据上进行计算，确保数据在处理过程中不会被泄露或篡改。
3. 便携式简单不经意传输协议 (Simplest-OT)：实现了一种高效的安全传输协议。
4. SecretFlow 高层框架：整合了上述所有组件的统一框架，方便开发者使用。

技术细节

• 编程语言：高层 SecretFlow 模块使用 Python 编写，而底层模块则采用 C、C++ 和汇编语言实现。
• 安装方式：用户可以通过运行 pip install -U secretflow 安装 SecretFlow。
• 部署模式：支持单机模式和集群模式。集群模式基于开源框架 Ray，可以分配节点给特定用户，以增强隐私保护。

示例代码

以下代码展示了如何在单机模式下为特定用户生成一个 3x4 的随机数矩阵：

import secretflow as sf
sf.init(['alice', 'bob', 'carol'], num_cpus=8, log_to_driver=True)
dev = sf.PYU('alice')
import numpy as np
data = dev(np.random.rand)(3, 4)
data

目标与愿景

SecretFlow 旨在成为完整、透明、开放且可互操作的隐私保护计算框架。通过开源，蚂蚁集团希望：

• 降低开发门槛：使开发者能够更轻松地构建基于隐私保护计算的应用。
• 推动技术进步：促进隐私保护计算技术的成熟与市场发展。

隐私保护计算技术

隐私保护计算是一种在数据处理过程中保护敏感数据的技术。例如，同态加密允许在加密数据上执行计算，确保数据在处理过程中不会被收集或篡改。SecretFlow 的推出为这一技术的应用提供了强有力的工具支持。

学习资源

对于希望快速上手 SecretFlow 的开发者，可以查阅官方提供的教程，涵盖了从数据预处理到逻辑回归、神经网络训练等多种应用场景。