隐私计算英雄传
浅友们好~我是史中,我的日常生活是开撩五湖四海的科技大牛,我会尝试各种姿势,把他们的无边脑洞和温情故事讲给你听。如果你想和我做朋友,不妨加微信(shizhongmax)。
世间好茶想必各位大侠都品过,但摆在几位面前的叫做可乐,是当世佳品,我天天喝。 各位不妨慢慢喝着可乐,听我讲讲我们这个世界的难题和你们《九阴真经》的关系。
如此一来,自然不需要什么“安全屋”了,光天化日之下练功也无妨。
以上三个:“信人”的 TEE,“信天”的联邦学习、多方安全计算,就是眼下比较流行的隐私计算方法了。
史·亿万懦夫·中总结道。
当时那家银行很着急,希望两个月内就让系统上线。 可多方安全计算的方案大多存在于论文里,几乎没有实践应用,相当于我们要赤手空拳从零写一套符合生产标准的系统。。。
工欲善其事,必先利其器。看来我们得搞出一个适合工业化大生产的“隐私计算的框架”,它要能自动化地把算法布置在多方计算系统上。 哦不,不仅要支持“多方安全计算”,还要能支持“联邦学习”、“TEE”等等所有主流的隐私计算流派。 如果能做出这个框架,起码有两个好处: 其一,今后我们自己再布置新的隐私计算系统就会轻松百倍。 其二,将来哪怕功力不如我们深厚的其他门派的小师傅,甚至是刚刚习武的“隐私计算新人”也能轻松部署一套隐私计算的任务,这才能让隐私计算这门功夫在江湖上发扬光大!
我们对 SGX 和这类可信执行环境的原理太熟悉了,如果在我们自己的芯片上把这个原理实现出来,就没问题了嘛!
有了这个芯片,同态加密的运算平均速度可以被加快1000倍左右。
其实在我们蚂蚁还有很多大侠,他们同样做了很多提高效率的技术,这些技术明珠合在一起,才让隐私计算的方方面面面都变得越来越快。某人不敢贪功,只是时间有限,没办法给大家一一介绍了。
请各位想象一下,你们把《九阴真经》传送到安全屋后,不马上进行计算,而是把《真经》再一页页拆开,用多方安全计算的模式在安全屋中计算。这会是什么效果? 第一个效果:万一整个系统中有一部分“安全屋”被欧阳锋撬开,他拿到的也只是数据的碎片,无法还原出《九阴真经》的原文。 第二个效果:由于所有安全屋都放在一起,郭靖从这个道场走到那个道场不用花很长时间,信息传输的开销也会大大减少,从而非常接近明文计算的效率。
随便什么算法,都可以高效布置到计算单元上; 各种主流算法,都能够高效运行。
如果用人类的高级语言给机器人下指令,可能会说:帮我把红酒拿过来。 可机器人不懂这个指令,需要用程序把这句话翻译成:你走到桌子前,用机械臂夹住酒瓶,举起来,走回主人身边,把机械臂平伸到他面前。 可是,机器人的各个零件仍旧不懂这个指令,需要进一步给它们翻译:轮子向后转动180度,前行3米,停靠在距离桌子20厘米处;视觉系统识别杯子的精确坐标;机械臂提升至距离桌面5厘米,向前触碰到水杯停止,前端施加300牛顿的力夹住酒瓶;车轮反向转动180度,前行3米;视觉系统识别主人轮廓和坐标;机械臂升至主人上臂下缘高度 ,待命。
1、用户界面; 2、隐私算法(各种隐私算法流派); 3、混合调度(用来把任务分配并且“翻译”给计算单元); 4、逻辑层计算设备(包括 SPU 和 Occlum 等具体承接计算的模块); 5、物理层计算资源(服务器、网络之类)。
十年磨一剑
再自我介绍一下吧。我叫史中,是一个倾心故事的科技记者。我的日常是和各路大神聊天。如果想和我做朋友,可以搜索微信:shizhongmax。
哦对了,如果喜欢文章,请别吝惜你的“在看”或“分享”。让有趣的灵魂有机会相遇,会是一件很美好的事情。
Thx with in Beijing
评论