查看“Fidelius开发教程”的源代码
←
Fidelius开发教程
跳到导航
跳到搜索
因为以下原因,您没有权限编辑本页:
您请求的操作仅限属于该用户组的用户执行:
用户
您可以查看和复制此页面的源代码。
= 介绍 = == 简介 == Fidelius 提供了自定义算法的能力。此处的算法用于分析数据,并将分析结果交付给用户。 Fidelius 的算法实现基于 C/C++1。一个算法是指一个运行在可信执行环境(TEE)中的代码,由于目前主要的支持硬件为 Intel SGX,因此编程方式符合 Intel SGX 的编程规范。 本文介绍的算法开发基于 Fidelius 的最新版本,请检查自己的版本。 == Hello World == 需要 git clone example,然后软链接到 example 目录下,需要解释编译的步骤,release 版本签名的步骤,执行的步骤需要解释各个文件的作用和意义 下面来看一个完整的 hello world 程序。 #include ”corecommon/ crypto / stdeth . h” #include ” stbox / tsgx / log . h” #include ”ypc_t/ a n a l y z e r / algo_wrapper . h” #include ”ypc_t/ a n a l y z e r /macro . h” class hello_world { public : i n l i n e stbox : : bytes do_parse ( const stbox : : bytes ¶m ) { LOG(INFO) << ” h e l l o ␣ world ” ; return param ; } }; ypc : : algo_wrapper<ypc : : crypto : : eth_sgx_crypto , ypc : : noinput_data_stream , hello_world , ypc : : l o c a l _ r e s u l t > pw ; YPC_PARSER_IMPL(pw ) ; == algo_wrapper == template<typename Crypto , typename DataSession , typename ParserT , typename Result , typename ModelT = void , template <typename> c l a s s DataAllowancePolicy = ignore_data_allowance , template <typename> c l a s s ModelAllowancePolicy = ignore_model_allowance> class algo_warpper ; 代码来源core/include/ypc_t/analyzer/algo_wrapper.h Crypto:密码协议簇,目前支持 ypc::crypto::eth_sgx_crypto,兼容以太坊。 DataSession:数据源方式,支持 noinput_data_stream, raw_data_stream, sealed_data_stream, multi_data_stream。 ParserT:表示自定义的算法类。 Result:表示结果的类型,支持 local_result, onchain_result, offchain_result,forward_result。 ModelT:表示模型的类型,是 ff::util::ntobject<...>。 DataAllowancePolicy,表示数据源的许可验证策略,支持 ignore_data_allowance,check_data_allowance。 ModelAllowancePolicy,表示模型的许可验证策略,支持 ignore_model_allowance,check_model_allowance。 通过对上述参数的选择和组合,可以支持不同的场景。 = HPDA = 算法的主体通常使用 HPDA(High Performance Data Analysis)完成。HPDA 算法由输入(input)、处理单元(processor)、输出(output)三种不同的功能单元 组成,其中输入、处理有一个或多个,输出仅有一个。 一个 HPDA 算法可以表示一个如下的有向图,其中节点表示功能单元,即输入、处理单元或输出,边表示数据。自然地,输入只有出边,输出只有入边, 处理单元有一个或多个入边,且有一个或多个出边。 算法的执行过程一般分为连个阶段:1)构造 HPDA 的图;2)运行算法。算法一旦开始运行,则会开始读取输入、产生输出,直到所有的输入读取完成。 == Iris 为例 == c l a s s enclave_iris_means_parser { public : enclave_iris_means_parser ( ypc : : data_source ∗ source ) : m_source ( source ){}; i n l i n e stbox : : bytes do_parse ( const stbox : : bytes ¶m ) { ypc : : to_type<extra_nt_t> c o n v e r t e r ( m_source ) ; transform_format t r a n s (& c o n v e r t e r ) ; typedef hpda : : algorithm : : kmeans : : kmeans_processor< hpda : : ntobject <i r i s _ d a t a , s p e c i e s >, i r i s _ d a t a , double , i i d > kmeans_t ; kmeans_t km(&trans , 3 , 0 . 0 0 1 ) ; hpda : : output : : memory_output<i i d , kmeans_t : : mean_point , kmeans_t : : average_distance > mo(km. means_stream ( ) ) ; mo. get_engine()−>run ( ) ; . . . } protected : ypc : : data_source ∗m_source ; }; Y 该算法可以表示为如下的图 [[文件:Iris例图1.png|缩略图|left]]
返回至“
Fidelius开发教程
”。
导航菜单
个人工具
创建账户
登录
命名空间
页面
讨论
变体
已展开
已折叠
查看
阅读
查看源代码
查看历史
更多
已展开
已折叠
搜索
导航
首页
数据集市
技术原理
历史版本
术语列表
隐私计算基础介绍
其他
最近更改
随机页面
MediaWiki帮助
工具
链入页面
相关更改
特殊页面
页面信息