SecretFlow：一款功能强大的隐私保护数据分析和机器学习统一框架-NGC660 安全实验室

关于SecretFlow

SecretFlow是一款功能强大的隐私保护数据分析和机器学习统一框架，为了实现框架功能，该工具实现了下列技术方法：

1、抽象设备层由封装了各种密码协议的普通设备和机密设备组成；
2、将高级算法建模为设备对象流和DAG的设备流层；
3、使用了水平或垂直分区数据进行数据分析和机器学习的算法层；
4、一个无缝集成数据处理、模型训练和超参数调整的工作流层；

工具体系架构和工作流

下图显示的是SecretFlow的整体架构：

图片[1]-SecretFlow：一款功能强大的隐私保护数据分析和机器学习统一框架-NGC660 安全实验室

下图显示的是SecretFlow的设备操作和对象流：

图片[2]-SecretFlow：一款功能强大的隐私保护数据分析和机器学习统一框架-NGC660 安全实验室

下图显示的是物理设备节点和逻辑设备节点：

图片[3]-SecretFlow：一款功能强大的隐私保护数据分析和机器学习统一框架-NGC660 安全实验室

下图显示的是该工具的逻辑计算图（设备流）和物理计算图：

图片[4]-SecretFlow：一款功能强大的隐私保护数据分析和机器学习统一框架-NGC660 安全实验室

工具安装

SecretFlow最简单的使用方法就是通过【官方Docker镜像】直接使用。除此之外，我们也可以直接通过源码来安装SecretFlow。

环境要求

1、Python：v3.8；
2、pip：>= v19.3；
3、OS：CentOS7或Ubuntu 18.04；
4、CPU/内存：至少8核16G；

选项1：通过PyPi安装

我们可以从PyPi获取最新版本的SecretFlow，注意，工具要求Python版本为v3.8，然后使用下列命令（conda）创建一个虚拟环境：

conda create -n sf python=3.8

conda activate sf

接下来，就可以使用pip来安装SecretFlow了：

pip install -U secretflow

选项2：通过Docker使用

我们可以从【这里】获取最新版本的SecretFlow Docker镜像：

export version={SecretFlow version}

例如：

export version=0.6.13b1

接下来运行镜像即可：

docker run -it secretflow/secretflow-anolis8:${version}

选项3：源码安装

下载工具源码并配置Python虚拟环境：

git clone https://github.com/secretflow/secretflow.git) https://github.com/secretflow/secretflow.git

cd secretflow

 

conda create -n secretflow python=3.8

conda activate secretflow

安装SecretFlow：

python setup.py bdist_wheel

pip install dist/*.whl

工具测试

>>> import secretflow as sf

>>> sf.init(['alice', 'bob', 'carol'], num_cpus=8, log_to_driver=True)

>>> dev = sf.PYU('alice')

>>> import numpy as np

>>> data = dev(np.random.rand)(3, 4)

>>> data

<secretflow.device.device.pyu.PYUObject object at 0x7fdec24a15b0>

工具部署

SecretFlow可以部署到单独主机上或多个节点上。

独立模式

直接使用secretflow.init以独立模式运行SecretFlow：

>>> import secretflow as sf

>>> sf.init(['alice', 'bob', 'carol'], num_cpus=8, log_to_driver=True)

集群模式

开启头节点

开启一个头节点，标签为“alice”：

RAY_DISABLE_REMOTE_CODE=true \

RAY_SECURITY_CONFIG_PATH=config.yml \

RAY_USE_TLS=1 \

RAY_TLS_SERVER_CERT=servercert.pem \

RAY_TLS_SERVER_KEY=serverkey.pem \

RAY_TLS_CA_CERT=cacert.pem \

ray start --head --node-ip-address="ip" --port="port" --resources='{"alice": 8}' --include-dashboard=False --disable-usage-stats

启动SecretFlow

>>> import secretflow as sf

# Replace with the `node-ip-address` and `port` of head node.

>>> sf.init(address='ip:port')

>>> alice = sf.PYU('alice')

>>> bob = sf.PYU('bob')

>>> alice(lambda x : x)(2)

<secretflow.device.device.pyu.PYUObject object at 0x7fe932a1a640>

>>> bob(lambda x : x)(2)

<secretflow.device.device.pyu.PYUObject object at 0x7fe6fef03250>