03. Golang 在隐私计算平台建设中的实践 - 刘敬

《Golang 在隐私计算平台建设中的实践 - 刘敬》 本文档主要介绍了Golang在隐私计算平台建设中的实践内容，涵盖了隐私计算的基本概念、平台架构、算法框架的构建以及相关优化技巧。 1. **隐私计算介绍** - 隐私计算是一种在保护数据隐私的前提下进行数据计算的技术，结合区块链、密码学和联邦学习等技术，实现数据的安全共享与计算。 - 隐私计算平台架构分为三层： - **区块链协同层**：负责数据使用权限控制、隐私计算任务协调、数据确权、授权、追溯审计和联盟治理。 - **隐私计算网络层**：通过安全多方计算、联邦学习和可信执行环境，实现多节点间的数据隐私保护和密态计算。 - **业务应用层**：通过SDK接入上层业务系统，实现数据的实际应用。 2. **隐私计算流程** - 通过区块链节点和隐私计算节点，完成数据权限控制、隐私计算任务的协调与执行。 - 典型流程包括任务创建、模型分发、权限校验、隐私计算执行、结果返回及上链记录。 3. **隐私计算算法框架** - 利用Golang语言构建算法框架，实现算法的注册、版本协商和实例管理。 - 支持多算法实例注册，自动选择所有参与方都支持且版本最高的实例。 - 通过反射机制构建算法实例，实现算法流程的数据驱动和异步执行。 - 提供统一的异常处理机制，支持算法的主动终止和流程自组织执行。 - 解耦算法流程与网络IO，支持嵌套算法的声明式调用。 4. **隐私计算技术分类** - **安全多方计算（SMPC）**：基于密码学技术，实现数据在不可见情况下进行计算。 - **可信执行环境（TEE）**：结合硬件技术，为计算提供双维度的安全保障。 - **联邦学习**：结合机器学习和密码学，实现数据的联合训练和价值释放。 5. **技术发展历程** - 2013年，Intel推出SGX指令集扩展，提供可信执行环境。 - 2016年，《隐私计算研究范畴及发展趋势》首次提出隐私计算概念。 - 2021年，国内提出隐私计算与区块链结合的方案，形成业内共识。 综上所述，文档详细介绍了隐私计算的技术背景、平台架构设计及Golang在算法框架构建中的应用，展示了其在隐私保护与数据共享领域的潜力与实践价值。