基于 K8s 的跨域隐私计算编排框架 Kusica 技术演进及特性介绍
PPT：https://studio.secretflow.com/activity/6fy6d326214172j/detail
Kusica源码：https://github.com/secretflow/kuscia
1. Kuscia在隐语框架中的位置：
- **为什么需要Kuscia？**类似于软件开发和交付时的docker。
- Kuscia具体有哪些能力？
- 跨域协调调度
- 跨域网络通信
- 多运行时，兼容多种环境部署
- 多数据源兼容
- k8s原生能力兼容
- 如何集成Kuscia？
用户系统调用Kuscia的API接口
用户在Kuscia中自定义应用接入
HyperGPU：基于通用硬件的大模型隐私数据保护方案
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HyperGPU源码：https://github.com/asterinas/hyperenclave
- 背景介绍
TEE，可信执行环境
模型推理隐私数据保护
- HyperGPU设计
关键问题和解决办法
将普通设备升级为可信设备
- HyperGPU的实现与性能
- 总结
零知识证明（ZKP）助力水务数据可信共享
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- 隐私计算技术栈
证明和计算的区别：证明关注计算过程是否合理
零知识证明：
准备阶段
- 公开：函数 F 和实例 X，任何人都能拿到。
- 私密：证明者 P 掌握 W，使得 F(X, W)=0（满足某个特定关系）。
- 目标：让验证者 V 确信"F(X, W)=0 成立"，但 V 依旧不知道 W 是什么。
证明阶段（P→V）
- P 运行算法 P(F, X, W) 产生一段交互消息 J（图中的 PROOF）。
- J 看起来像随机数，但它暗含"只有知道 W 才能造出来"的结构。
验证阶段（V→P）
- V 拿到 J 后，用公开函数 V(F, X, J) 检查：
- 输出 1 表示接受（相信关系成立）；
- 输出 0 表示拒绝。
- V 在整个过程中得不到 W 的任何信息。
举个例子，想象一个环形洞穴，中间有上锁的门，需要密码 W 才能打开。
- 公开信息 F：门"密码锁"的验证机制。
- 公开实例 X：洞穴入口到门的具体路径编号。
- 秘密 W：密码本身。
步骤：
- P 先进洞，随机选择左边或右边走到门后。
- V 站在外面，随机喊"左边"或"右边"。
- P 必须从指定方向出现；如果不知道密码，每次只有 50% 概率成功。
- 重复 20 次后，V 确信 P 真的知道密码，却一次也没听到密码本身。
这就是把"零知识"直观化：V 只看到 P 每次都能从正确方向出来，就证明了P一定拥有密码，但V从未获得密码。
- ZKP技术应用探索
- 水务数据可信共享
应用部署
- ZKP应用设计、实现和价值
