开源隐私计算平台 PrimiHub 1.6.9 发布


PrimiHub 是一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台,支持安全多方计算、联邦学习、隐私求交、隐私查询等。具有如下特性:

  • 开源:完全开源、免费
  • 安装简单:支持 Docker 一键部署
  • 开箱即用:拥有 Web 界面、命令行  Python SDK 多种使用方式
  • 功能丰富:支持隐匿查询、隐私求交、联合统计、数据资源管理等功能
  • 灵活配置:支持自定义扩展语法、语义、安全协议等
  • 自主研发:基于安全多方计算、联邦学习、同态加密、可信计算等隐私计算技术

1.6.9 更新了什么?

新增特性

  1. 将PIR任务分为离线和在线两部分,生成查询数据库部分离线生成,在线部分从生成的离线数据库文件中加载,完成在线部分逻辑
  2. 纵向联邦逻辑回归支持CKKS同态密文模式训练
  3. 支持联邦线性回归模型

优化:

  1. 将aby3代码从PrimiHub迁移到单独的库
  2. 修复PSI结果集中文显示问题
  3. kkrt16 PSI支持MACOS
  4. 修复神经网络使用GPU设备训练和预测报错的问题

项目地址

  • GitHub:https://github.com/primihub/primihub

  • Gitee:https://gitee.com/primihub/primihub

  • 官网:https://primihub.com


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