首先，隐语为什么开源
1. 国家趋势 - 因素市场化
国家于近两年密集地颁布了一系列因素市场化相干政策，其中与咱们外围相干的有两层，一是因素，即数据被晋升为第五大生产因素；二是市场化，市场化的指标就是让因素可能流动起来。
然而，数据生产因素与其余实体生产因素之间存在较大的区别，它是非常容易被复制的。在这种状况下，如果咱们不能很好地保障数据安全与用户隐衷，则很难实现因素市场化的指标。所以，国务院在最新的总体方案中也明确提出了，摸索数据不出域、数据可用不可见的交易范式。
2. 数据因素市场化的关键因素及面临问题
在数据交易因素市场化过程中存在四个关键因素：高价值数据源、产业化利用、数据交易市场和隐衷计算技术。
高价值数据源和产业化利用，别离扮演着供应端和需要端的角色。数据交易市场，外围是要解决数据交易过程中的非法及合规问题。隐衷计算则是针对数据因素的特殊性，解决数据流通过程中的数据安全与数据隐衷爱护问题。
这四个关键因素目前都面临着一些艰难亟待解决。比方：数据因素市场目前数据确实权、定价机制还不欠缺，市场上比拟不足高价值的数据源；在产业化利用上，目前隐衷计算产业化利用更多集中在金融畛域中的风控场景以及大量的营销场景，其余场景并不丰盛；最初是隐衷计算技术，目前成熟度尚且有余，间隔真正实现数据因素市场化还有很长的路要走。
正是看到了隐衷计算行业面临的这些问题，蚂蚁作为隐衷计算行业的重要参与者，心愿可能将本人的力量奉献进来，帮忙这个行业独特倒退成长，这也是隐语开源的初衷。
3. 隐语聚焦于：落地场景缺失 + 技术能力有余
隐语外围聚焦于如何丰盛产业利用场景，以及如何晋升隐衷计算能力两个方面。以下将别离论述。
⭐️隐语如何丰盛产业化利用
丰盛产业化利用、让隐衷计算在更多产业落地，咱们心愿在更多业务场景中推广隐衷计算技术。
然而在理论推广的过程中，咱们发现困难重重，这些问题能够总结为一句话：不同的场景对安全性、性能、性能、易用性、稳定性的诉求都是不一样的。咱们如何能对不同场景的不同诉求都能满足呢？隐语在此进行了一些摸索，能够将下面的问题拆分成三个子问题，来看隐语大略的解决思路。
首先是针对不同场景须要有不同的安全性和性能的折衷。
平安不是收费的午餐，安全性晋升必然带来性能和精度的降落。在很多场景中要明确平安假如，比方是否置信可信环境、是否存在可信第三方、参与方是否会共谋。
基于这些假如，咱们能够抉择更适合的解决方案。目前市场上常见的支流计划蕴含 MPC、TEE 和联邦学习，每一套计划都有其各自的优缺点，以及适宜的场景。
隐语通过架构设计，通过对立架构可能同时反对 MPC、TEE 和联邦学习的计划。对于利用方来说，它能够应用一套架构并利用到不同的业务场景中，满足不同场景下的需要，同时因为这些技术计划均是由同一套架构反对，所以利用方甚至能够在同一个场景中同时应用几种不同计划进行组合，进而满足更简单场景的需要。
第二则是让各种解决方案都具备全链路的数据处理能力。
在每个解决方案中，咱们心愿隐衷计算的性能都是齐备的，然而基于业务教训，在整个数据处理链路是十分长的。
机器学习只是这个流程中的其中一环。在机器学习之前，还会波及数据的探查、数据的加工与剖析，在机器学习训练建模之后，还须要将模型服务化、在线化。所以对于隐衷计算来说，后期的数据分析和前期模型的服务带来的难度，都不亚于机器学习，甚至在 MPC 的数据分析畛域其难度更超过了 MPC 机器学习。
隐语基于蚂蚁多年的教训，打造 从数据分析到机器学习建模全流程 的解决方案。以 MPC 的解决方案为例，MPC 用户在进行数据处理时，开始能够用 MPC 的 SQL 做数据分析和探查，构建本人的人工策略，用机器学习的算法做机器预处理以及机器建模。当这些都完结后，能够将取得的模型以及人工策略部署到线上，变成一个在线化服务，为整个业务提供真正的价值。那么这个过程中须要留神，尤其是如 MPC 的 SQL 能力，在业界只有隐语可能提供 MPC 的 SQL 全算子的计算能力。
第三是提供撑持业务全生命周期孵化所需的易用性和稳定性。
在业务的不同周期对易用性和稳定性的需要是不同的。一个业务从零到一、从无到有的建设过程中，大略会经验两个阶段。
首先，业务须要先进行 POC 的概念验证，业务在这个阶段对隐衷计算的需要，是心愿隐衷计算可能低成本、疾速上线，高效试错。进而当 POC 的概念验证通过之后，则又心愿可能大规模地在生产上实现落地，在大规模生产落地时，业务更关注的是如何保证系统的 稳定性、高可用。现阶段业界的绝大部分框架，在疾速 POC 的能力上都已做得十分好，当然隐语也提供疾速 POC 的能力。所以，这里着重将介绍隐语在保障生产落地大规模、高可用方面的解决思路。
高可用、稳定性是一个宏大的研究课题，以后所有大型互联网公司都有专门的团队做稳定性。在隐衷计算场景，这个问题会变得更加简单。例如，在线服务进行降级时不能停服，要热更新，这就波及建设灰度更新机制。然而隐衷计算服务是波及多个机构独特的服务，在这个过程中，如何去让各个机构更好地协同来实现灰度化，这是传统集中式的环境中没有遇到过的。再如，不同的机构降级的窗口不一，以银行为例，一个月内或者只有两天降级窗口，所以在整个隐衷计算网络中，每一个利用的版本可能是齐全不同的。如此多的版本，怎么保障兼容性？
此外，如果说在 POC 阶段或者只是个别用户发动了利用，然而在规模化生产时，平台可能有几十个用户，每个工作对每个机构资源的需要和耗费都是不一样的。理解操作系统的会晓得，此时在资源调度上如果做得不好，很可能导致资源的死锁，这个问题又怎么解决？
隐语的思路十分奢侈，心愿充分利用现有的在传统集中式环境积淀下来的稳定性和高可用的解决方案，将其搬到隐衷计算的环境中。
首先，会将各个机构底层的基础设施差异性屏蔽，将各个机构的资源构建成一个对立的资源网络。在此之上，就可能将传统计算的稳定性执行能力搬上去。思路看起来很简略，但理论落地时面临很多问题，如各个机构的平安域不同，如何确保在各个平安域中的系统安全、数据安全等等问题。蚂蚁在此方面也进行了很多工作，造成很多积淀，咱们心愿通过开源的形式将这些能力分享进来，助力大家在这部分的工作可能做得更好。
⭐️隐语解决隐衷计算技术能力有余
隐语在晋升隐衷计算技术能力方面的思路也能够用一句话概括：心愿让更多的专业人才可能低成本地参加到隐衷计算的技术奉献中，造成合力。此处将开发人员大体分为三类：利用零碎开发者、机器学习算法开发者以及平安协定开发者。以下别离介绍隐语可能为这三类开发者提供哪些能力和价值。
首先是利用零碎开发者
要将一个隐衷计算零碎在业务中利用，肯定是要与业务零碎进行深度集成能力应用。在这个过程中，通常应用的形式是独自部署一套隐衷计算零碎，通过 API 对业务平台发动调用，在业务平台上进行大量开发，在业务平台将流程串联。然而如果想实现整个业务模块好用易用，这当中还有大量的工作。比方，要在建模的场景中反对可视化利落拽的我的项目，此时就须要大量的开发人员投入其中。
蚂蚁自身具备较强的前端能力，也开源了很多框架，咱们与前端团队充沛联合，在隐语中提供前端的原子化能力，业务方只需基于原子化能力，通过利落拽的形式构建一个原子化的前端，而后就可将这一模块集成到业务零碎中，这种形式十分不便，可能大幅减低用户的开发成本。
第二是针对机器学习的开发者
机器学习算法开发者，通常对隐衷计算的了解或理解比拟无限，一位机器学习的算法开发者，或者感觉 MPC 搞不懂、TEE 不会用、同态加密好简单，他只是想写个机器学习算法，能让他无需理解这些隐衷计算技术细节？
隐语的答复是：能够！
针对机器学习算法开发者，隐语进行了两层形象：
首先是上层的密文计算引擎形象。什么是密文计算引擎？能够认为把所有计算放到一个黑盒中，所有计算在外界看不到任何信息，不会有任何信息透露，是平安的。MPC、TEE、同态加密都属于密文计算。其次是在密文计算引擎之上，隐语可间接对接现有通用框架如 Tensorflow、JAX、Pytorch，传统机器学习开发者无需感知上层细节，能够像写传统机器学习算法一样开发算法，通过编译计算技术即可将这些内容间接编译为密态的算法。
当然，全密态并不是收费的午餐，会造成性能损失，在某些场景中全密态计算是行不通的，于是持续向上又有了基于 Pytorch 的明密文混合计算。当机器学习算法开发者与业务场景联合，可能会发现其实有一些计算对安全性的关注并没有那么高，此时能够将这些计算从密文环境搬到明文环境，通过平安让步晋升整个算法的性能。这个计算过程的思路听起来十分耳熟，联邦学习其实就是一个典型的明密文混合计算场景，在本地的计算都是明文计算，当明文计算实现后进行梯度聚合，梯度聚合则是密文计算。在这种形象中，密文计算不仅仅能够应用 Secure Aggregation 算法，也能够应用 MPC 密态引擎，或者是应用 TEE 去进行密态计算，还能够应用同态进行密态计算。通过这种形象，将如 MPC、联邦学习这些本来孤立的不同技术在隐语框架中进行整合，变成上上层的关系。
最初是针对平安协定开发者，平安协定开发者或称为平安算法开发者，在整个隐衷计算中是一个绝对较少的开发群体，然而他们在其中承当着十分重要的角色，他们在底层协定和算法上的冲破，能够给整个隐衷计算行业带来微小的技术冲破。
这里能够进行一个比喻，平安协定开发者更多的是在发明一个性能更好的发动机，对于他们来说，冀望发动机造好之后可能给他人用，并不心愿还须要再造一辆车能力用上本来发明的发动机，这无论是对专业性还是对人力，都是微小的耗费。如果心愿造出来的发动机可能实现间接替换，如何做？那就是将发动机标准化。
隐语针对平安协定也进行了两层形象。一层是基于调度引擎和调度的形象 ，这是一种粗粒度、松耦合的形象，将来可能会有新的密态计算技术呈现，这些新的密态计算技术就能够通过设施的形式集成到隐语中。 第二，是在已有设施上，如 MPC 设施或 TEE 设施，进行良好的形象和分层，如 MPC 设施通过密态编译，当有新的协定呈现时，就能够低成本地嵌入到 MPC 设施中，如此就能够实现协定可能疾速被回升为算法可利用。
这方面有一个活泼的例子：往年 2 月阿里双子座实验室洪澄团队在国内平安顶会发表了一篇无关业内最快 2PC 多方平安计算协定“Cheetah 猎豹”的论文。隐语与猎豹单方进行了深刻的沟通并达成共识，将猎豹奉献至隐语这件事对整个行业、对单方都十分无利。总共耗时一个月，洪澄团队就将猎豹集成到了隐语中。并且集成后，隐语下层利用和算法无需任何批改，可间接应用猎豹晋升整体性能。
对于 TEE 设施同样，咱们也充沛用到蚂蚁的技术，比方曾经开源的 Occlum 等，通过这些技术使得 TEE 设施在拓展性、性能上都能失去很大的晋升。
其次，隐语可能为隐衷计算行业带来什么
1. 面向使用者
隐语能够提供适配于不同场景的多种解决方案，在每种解决方案之中，都能够提供平安的全链路数据处理能力，也能够针对不同业务阶段提供如疾速 POC、大规模、高可用的能力。
2. 面向开发者
针对利用零碎的集成者，隐语能够提供原子化的集成能力。针对机器学习算法开发者，隐语提供靠近传统机器学习算法开发的体验。针对平安协定开发者，能够提供插拨式的疾速协定接入能力。
最初，隐语的开源布局
这是隐语的大略分层，大略会分为这么几层：
最上层是用户产品层，在这一层隐语提供可视化的操作界面，以及开源凋谢的编程接口。产品层同时还提供了原子化的能力，能够让业务方疾速集成。
第二层是隐衷计算算法层，隐语提供支流的多方平安计算、可信执行环境和联邦学习算法能力，并且每一种解决方案之中又提供由数据分析到机器学习的全链路解决能力；
第三层是明密文混合调度层，向上提供了基于 Pytorch 明密文混合编程的接口，同时能够将下层的算法翻译成动态图，动态图会被调度至底层明密文计算设施上。
在密文设施中，隐语提供 MPC、TEE、HE 密文计算设施，此外还提供差分隐衷、脱敏算法隐衷爱护原语。
最底层是资源调度层，用以解决大规模生产时的高可用问题。
2022 年 7 月
在 7 月份的首个开源版本中，隐语开源 MPC 设施、HE 设施以及差分隐衷平安原语，也凋谢了整个明密文混合计算框架。在下层，基于这个框架隐语提供一部分的多方平安计算和联邦学习机器学习算法。
2022 年 11 月
预计在 11 月左右，隐语会将下层原子化产品能力开源凋谢，也会将底层大规模、高可用的资源调度零碎凋谢，同时也会提供基于可信执行环境的数据分析和机器学习算法。
2023 年 3 月
明年 3 月份，隐语打算将模块内所有内容都凋谢，这当中最值得关注的是基于 MPC 数据分析的解决能力。
最初，十分期待并心愿整个隐衷计算行业的敌人都可能参加隐语的开源共建，独特丰盛隐衷计算落地场景，齐力推动隐衷计算技术倒退，以助力整个隐衷计算行业的提高。
谢谢大家！