两家公司想开展合作，发挥各自优势联合开发一款产品，如何以“隐衷算计”的形式，在掩护隐衷的情况下，高效地实现两方联合算计，便成为解决这一问题的关键。
最近，阿里危险最新研发的Cheetah（猎豹）危险两方算计框架让两方算计的整体本能取得了大幅提升，最快可比目前世界最好的算计方案——微软CryptFlow2快5倍以上，该技术正应用在风控领域，且相干研究成果已被国际四大危险顶会之一的USENIX Security Symposium 2022接收。
图说：在隐衷算计领域，阿里是唯一在USENIX Sec22上发表论文的中国公司
“百万富翁问题”就是一个典型的两方算计场景：两个富翁希望比较谁的财宝更多，但是谁也不想告诉对方自己的财宝数字。为了确保达到这一危险目标，必要针对性地设计复杂、昂贵的密码学协议，造成密文体积大，算计速度很慢。阿里危险资深危险专家洪澄介绍，以掩护用户隐衷的图像辨认服务为例，假如客户甲有一张图片，服务器乙必要对该图片进行AI辨认，判断是否含有不合规的内容，但出于隐衷掩护要求，又不能查看甲的图片本身。用此前表现最好的微软的CryptFlow2进行测试，必要数百秒才能完成一张图片辨认，而“猎豹”在保证同等的可说明危险前提下，让速度快了5倍，可以做到数十秒，离实用迈进了一大步。
隐衷算计相干技术受到业界和资本界高度关注，去年亦有相干创业公司完成近2亿元A轮融资，刷新隐衷算计赛道A轮单轮融资纪录，阿里却将这项本能大幅提升的“猎豹”两方算计框架上线开源平台。
图说：“猎豹”两方算计框架上线开源平台
洪澄解释：“现在我国隐衷算计业界匮乏对‘危险’的衡量标准和最好实际，一些用户接触更多的是以联邦学习为代表的非可说明危险的隐衷算计解决方案，而对可说明危险的重要性和难度匮乏认识，所以往往错误的高估了隐衷算计的能力，而低估了其难度。例如此前我们就发现过一些开源联邦学习框架中使用的加密算法存在危险漏洞。”
他认为，将真正达到可说明危险的“猎豹”开源，有助于加强业界对隐衷算计现状的认识，建立危险两方算计的最好实际标准，促进隐衷算计技术的健康发展，这也是阿里新一代危险架构从源头构建危险体系的行业落地。
附开源地址：GitHub – Alibaba-Gemini-Lab/OpenCheetah
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