“Fidelius”的版本间差异
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Fielius是一个开源的隐私计算中间件，目前您可以在[https://github.com/YeeZTech/YeeZ-Privacy-Computing Github]上查看源代码。 | Fielius是一个开源的隐私计算中间件，目前您可以在[https://github.com/YeeZTech/YeeZ-Privacy-Computing Github]上查看源代码。 | ||
Fidelius具有如下特点： | Fidelius具有如下特点： | ||
* '''全流程隐私保护''' | * '''全流程隐私保护''':原始数据不出域，支持模型参数、计算过程、计算结果弹性隐私保护，提供监管合规组件。 | ||
* '''企业级性能保证''' 自研高性能数据分析框架，支持大规模集群部署，满足工业场景性能需求。 | * '''企业级性能保证''':自研高性能数据分析框架，支持大规模集群部署，满足工业场景性能需求。 | ||
* '''通用场景支持''' 不依赖第三方验证的跨平台私密数据传输和身份验证，支持WAN/LAN多网络环境部署；兼容TensorFlow、PyTorch等主流机器学习框架。 | * '''通用场景支持''':不依赖第三方验证的跨平台私密数据传输和身份验证，支持WAN/LAN多网络环境部署；兼容TensorFlow、PyTorch等主流机器学习框架。 | ||
== Fidelius由来 == | == Fidelius由来 == | ||
2022年3月31日 (四) 06:44的版本
Fidelius简介
Fielius是一个开源的隐私计算中间件，目前您可以在Github上查看源代码。 Fidelius具有如下特点：
- 全流程隐私保护:原始数据不出域，支持模型参数、计算过程、计算结果弹性隐私保护，提供监管合规组件。
- 企业级性能保证:自研高性能数据分析框架，支持大规模集群部署，满足工业场景性能需求。
- 通用场景支持:不依赖第三方验证的跨平台私密数据传输和身份验证，支持WAN/LAN多网络环境部署；兼容TensorFlow、PyTorch等主流机器学习框架。
Fidelius由来
Fidelius来自于《哈利波特》中的特殊而复杂的符咒：赤胆忠心咒（Fidelius Charm），其主要的用途是将一个秘密隐藏在“守密人”心中，除非守密人主动对他人泄露这个秘密，否则此秘密永远无法被人发现。
安装
目前，Fidelius仅支持Ubuntu系统。
我们提供了从源安装的方式。您也可以从源代码编译安装，但是请注意，由于Intel SGX的限制，一个Enclave在构建时需要使用RSA 3072的私钥进行签名，自行编译安装时使用的私钥与通过源安装的版本所使用的私钥并不相同，因此，自行编译安装的Fidelius可能与从源安装版本不兼容。
TODO：安装步骤
使用Fidelius
作为一个中间件，Fidelius更多是被上层服务，例如典枢来使用，而不是单独使用。此处，我们仅提供一个单独使用的例子，用于说明Fidelius的工作流程。