secretflow

收录理由

当数据分散在不同机构手中时，常规做法往往是把原始记录汇总到一起，或者在不同系统间来回传输。SecretFlow选择了另一条路：数据留在各自一方，计算则通过密码学协议来保护底层数值。这个框架把安全多方计算、同态加密、差分隐私和可信执行环境都封装在设备抽象层后面，开发者只需按数据流的方式编写计算逻辑，具体采用哪种保护机制由框架自行决定。它同时支持横向和纵向切分的数据，因此既能覆盖联邦学习，也能覆盖分割学习，整个工作流从数据处理一直延伸到模型训练和超参数调优。配套的Kuscia负责任务编排，SPU和HEU处理安全计算，这些组件共同构成了一个完整的体系，对于准备真正部署而不是简单跑个实验的团队来说，这种完整性相当关键。