软硬件结合的多方安全计算协议、算法及硬件架构研究

刘玲 2023-07-21

近年来，隐私计算成为一个快速增长的前沿科学技术。隐私计算能够在不泄露原始数据的前提下进行数据分析。隐私计算技术可以帮助医疗、金融、政企等行业的客户更好的挖掘数据价值，该市场前景广阔。多方安全计算是当前使用最为广泛的一个解决隐私计算问题的技术。然而该技术还存在着较大的性能瓶颈。特别在通用数据分析和AI场景下处理数据的效率往往几个数量级的慢于不采用隐私保护的明文运算。这直接影响到客户体验、以及数据处理的能力、使用成本，降低了隐私计算给客户带来的价值。

本研究计划创新的高效多方安全计算协议。如减少通信开销，在网络延迟或带宽受限情况下也能达到很高效率；如减少本地计算开销；如更高效的安全多方非线性算子计算、矩阵乘法计算、卷积运算协议等。利用可信硬件，简化多方安全计算协议，并研究最佳硬件架构实现方案。例如使用FPGA/ASIC/安全芯片等硬件提供安全保护的前提下，简化整体协议的复杂度，从而减少多方协作计算时本地计算量，或参与者之间的数据通信量。并研究这种专用芯片或硬件的体系架构，如何设计才能保障安全性，并能获得更好的执行效率。