Fidelius开发教程

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++11。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

就像其他开发教程一样，我们先从写一个最简单的“Hello World”程序开始。

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/analyzer/algo_wrapper.h”
 #include ”ypc_t/analyzer/macro.h” 
 class hello_world {
 public:
   inline stbox::bytes do_parse(const stbox::bytes &param) {
     LOG(INFO) << ”hello world”;
     return param;
   }
 };

 ypc::algo_wrapper<ypc::crypto::eth_sgx_crypto,ypc::noinput_data_stream,hello_world,ypc::local_result> pw;
 YPC_PARSER_IMPL(pw);

algo_wrapper

 template<typename Crypto, typename DataSession, typename ParserT,
          typename Result, typename ModelT = void,
          template<typename> class DataAllowancePolicy = ignore_data_allowance,
          template<typename> class 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

class enclave_iris_means_parser {

public :

enclave_iris_means_parser ( ypc : : data_source ∗ source )

: m_source ( source ){};

inline stbox : : bytes do_parse ( const stbox : : bytes &param ) {

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

图中的边—数据类型

在 HPDA 所表示的有向图中，一条边可以表示为 (A, B)，我们称 A 是 B 的输入源，A 的输出数据类型和 B 的输入数据类型必须一致，否则会产生编译错误。我们将 A 的输出数据类型（或 B 的输入数据类型）称为边 (A, B) 上的数据类型。

边的数据类型为

template<typename . . . ARGS>

f f : : u t i l : : n t o b j e c t ;

data_source

data_source 是一个表示输入的虚基类，其输出为 bytes 类型。一般后面会跟一个 converter，用于将 bytes 转换为自定义的结构。

处理单元（processor）

处理单元用于完成对数据的转换、处理等。目前系统已有的处理单元包括：

• filter 用于过滤，仅输出满足条件的数据。

• concat 用于连接不同的数据，在一个输入源结束后，输出另一个输入源。

• group 用于在指定的域相同的数据上完成相应的操作，这些操作包括取平均 (avg)，求最大 (max)，求最小（min），求和（sum），求数量（count）。

• split 用于将一个输入复制为多个输出。

• kmeans_processor 用于在指定的数据上完成 kmeans 聚类算法。

memory_output

memory_output是一个将结果存放在内存的输出单元。可以使用如下方式遍历

所有的输出

 for(auto it : mo.values()) {
   ...
 }

自定义处理单元

通常，系统内置的处理单元并不能满足特定的数据处理需求，因此，需要自定义处理单元。此时需要继承hpda中的处理单元基类，如下：

 typedef ff::util::ntobject<sepal_len,sepal_wid,petal_len,petal_wid,species> extra_nt_t;
 class transform_format
   : public hpda::processor::processor_base_t<extra_nt_t, user_item_t> {

public:

 transform_format(::hpda::processor_with_output_t<extra_nt_t> *t)
     : hpda::processor::processor_base_t<extra_nt_t, user_item_t>(t) {}
 virtual bool process() {
   if (!has_input_value()) {
     return false;
   }
   auto t = base::input_value();
   m_data.get<iris_data>().set<sepal_len, sepal_wid, petal_len, petal_wid>(
       t.get<sepal_len>(), t.get<sepal_wid>(), t.get<petal_len>(),
       t.get<petal_wid>());
   m_data.set<species>(t.get<species>());
   base::consume_input_value();
   return true;
 }
 virtual user_item_t output_value() { return m_data; }

protected:

 user_item_t m_data;

};

高级

直接访问上下文

上下文是指算法在执行过程中的信息，包括该算法的 hash，与 keymgr 的会话等。可以在算法类中添加如下方法以获得上下文的指针

void set_context ( ypc : : analyzer_context ∗ context ){

m_context = context ;

}

algo_wrapper 会自动检测到该方法的存在，并编译生成相应的代码。

自定义输入数据格式

Fidelius 内置了对于 CSV，mysql 的支持，可以通过定义一个简单的 JSON 描述文件完成文件的加密、读取。然而，对于自定义的文件格式，开发者需要额外的开发工作。

首先，该数据必须可以描述为一个 bytes 的数组，这在大多数场景下是适用的。例如，视频可以描述为一个数组，数组的每一个元素为一帧图像；一个图片可以表示为一个数组，数组的每一个元素为图片中的一个像素点。Fidelius 的算法每次读如数组中的一个或多个元素。受限于 Intel SGX 的内存限制，一个元素的大小通常不超过 128KB。

其次，对于自定义的数据格式，需要实现如下的方法，并编译为.so 的插件库。

void ∗ create_item_reader ( const char ∗ extra_param , i n t l e n ) ;

int reset_for_read ( void ∗ handle ) ;

int read_item_data ( void ∗ handle , char ∗ buf , i n t ∗ l e n ) ;

int close_item_reader ( void ∗ handle ) ;

uint64_t get_item_number ( ) ;

如何基于Fidelius开发算法

下载 Fidelius 源码

$ git clone https://github.com/YeeZTech/YeeZ-Privacy-Computing.git

$ git submodule update --init

下载算法样例代码

$ cd YeeZ-Privacy-Computing/example/

$ git clone -b master https://github.com/YeeZTech/YPC-algo-example.git

编译 Fidelius 以及算法样例代码

$ cd YeeZ-Privacy-Computing && mkdir build

$ cmake -DSGX_MODE=Debug -DSGX_HW=OFF ../

注意： 开发者可以根据需求修改编译选项，例如 Release 版本的编译选项应修改为SGX_MODE=Release与SGX_HW=ON。

Debug 模式下会自动对一些 Enclave 进行签名。

但是，在 Release 编译选项下还需要手动地对一些 Enclave 签名，这些 Enclave 包括密钥管理的 Enclave libkeymgr.so 和算法样例的 Enclave libhello.so。

手动签名操作需要依赖 openssl 工具，需事先安装 openssl ，签名步骤如下：

$ make -j8

生成 RSA-3072 的私钥和公钥（仅 Release 模式下需要）

$ cd YeeZ-Privacy-Computing/lib

$ openssl genrsa -out private_key.pem -3 3072

$ openssl rsa -in private_key.pem -pubout -out public_key.pem

生成的私钥文件为private_key.pem，公钥文件为public_key.pem，私钥文件用于对 Enclave 签名，公钥文件会 append 到 签名后的 Enclave 中。

签名两个 Enclave（仅 Release 模式下需要）

$ openssl dgst -sha256 -out keymgr_sig.hex -sign private_key.pem -keyform PEM keymgr_hash.hex

$ openssl dgst -sha256 -out hello_sig.hex -sign private_key.pem -keyform PEM hello_hash.hex

文件keymgr_sig.hex与hello_sig.hex为私钥签名后的文件。

生成签名后的 Enclave（仅 Release 模式下需要）

$ /opt/intel/sgxsdk/bin/x64/sgx_sign catsig -enclave libkeymgr.so -config ../keymgr/default/enclave/ekeymgr.config.xml -out keymgr.signed.so -key public_key.pem -sig keymgr_sig.hex -unsigned keymgr_hash.hex

$ /opt/intel/sgxsdk/bin/x64/sgx_sign catsig -enclave libhello.so -config ../example/YPC-algo-example/hello/enclave/enclave.config.xml -out hello.signed.so -key public_key.pem -sig hello_sig.hex -unsigned hello_hash.hex

签名后的 Enclave 实际上包括：算法原始文件、Enclave 配置文件、RSA-3072公钥、签名文件、算法哈希文件。

运行算法示例

生成数据提供方的典密钥对

$ cd YeeZ-Privacy-Computing/bin

$ ./keymgr_tool --create

注意： 密钥对生成在$HOME/.yeez.key/路径下。

典密钥对包含public_key和private_key两个字段，分别表示公钥和私玥。

生成数据使用方的枢密钥对

$ ./yterminus --gen-key --no-password --output hello.key.json

枢密钥对包含public-key和private-key两个字段，分别表示公钥和私玥。

获取算法样例的算法哈希

$ ./ydump --enclave ../lib/hello.signed.so --output info.json

算法哈希文件中的enclave-hash表示算法哈希。

加密枢私钥并使用典私钥签名相关信息

$ ./yterminus --forward --use-privatekey-file hello.key.json --tee-pubkey $TEE_PUBLIC_KEY --use-enclave-hash $ENCLAVE_HASH --output hello.request.shukey.foward.json

其中，$TEE_PUBLIC_KEY为步骤 4.1 生成的典公钥，$ENCLAVE_HASH为步骤 4.3 生成的算法哈希。

加密算法的参数

$ ./yterminus --request --use-param hello --param-format text --use-publickey-file hello.key.json --output hello_param.json

生成算法执行的输入

$ python3 ../example/YPC-algo-example/generator/gen_input_params.py --dian-pkey $TEE_PUBLIC_KEY

其中，$TEE_PUBLIC_KEY为步骤 4.1 生成的典公钥。

执行样例算法

$ GLOG_logtostderr=1 ./fid_analyzer --input input_param.json --output result.json

文件result.json为算法运行的结果。