SEP 的核心思想
安全执行计划是 SecretFlow 2.0 的核心创新，它将安全策略与计算逻辑分离，使得：
- 开发者专注于算法逻辑
- 安全专家专注于安全策略
- 系统自动生成安全高效的执行计划
1. SEP 的架构原理
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 应用层 (Algorithm Logic) │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ 逻辑算子 │ │ 逻辑算子 │ │ 逻辑算子 │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
编译时：逻辑图 → 安全执行计划
│
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ SEP 层 (Security Layer) │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ 安全算子 │ │ 安全算子 │ │ 安全算子 │ │
│ │(SPU/HEU/PPU)│ │(SPU/HEU/PPU)│ │(SPU/HEU/PPU)│ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 运行时层 (Distributed Runtime) │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ Alice │ │ Bob │ │ SPU/HEU │ │
│ │ (P0) │ │ (P1) │ │ │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘2. SEP 的工作流程
阶段一：逻辑图构建
# 开发者编写算法逻辑（不涉及安全细节）
@sf.tee(P1)
def logistic_regression(x, y):
# 逻辑运算：如矩阵乘法、激活函数等
w = initialize_weights()
for epoch in range(epochs):
pred = sigmoid(x @ w)
loss = compute_loss(pred, y)
grad = compute_gradient(x, pred, y)
w = w - lr * grad
return w
# 系统构建逻辑计算图（DAG）
# 不包含安全协议细节，只包含数据流和计算逻辑阶段二：安全策略映射
# 安全专家定义安全策略
security_config = {
'data_owner': {
'alice': {'data_type': 'feature', 'security_level': 'L1'},
'bob': {'data_type': 'label', 'security_level': 'L2'}
},
'compute_mode': {
'secure_matrix_mult': 'spu', # 矩阵乘法用 SPU
'secure_sigmoid': 'heu', # 激活函数用 HEU
'secure_aggregation': 'ppu' # 聚合用 PPU
},
'privacy_budget': {
'epsilon': 1.0,
'delta': 1e-5
}
}
# 系统自动将逻辑算子映射为安全算子
# 逻辑算子 "matrix_mult" → 安全算子 "spu.matrix_mult"
# 逻辑算子 "sigmoid" → 安全算子 "heu.sigmoid"阶段三：执行计划优化
# SEP 优化器进行优化
optimized_plan = SEPOptimizer.optimize(
logical_graph=logical_graph,
security_config=security_config,
hardware_info=hardware_info,
optimization_target='latency' # 或 'communication', 'security'
)
# 优化包括：
# 1. 算子融合：将多个算子融合减少通信
# 2. 协议选择：选择最优的安全协议
# 3. 调度优化：优化计算和通信的调度
# 4. 资源分配：合理分配计算资源3. SEP 的关键技术
分层算子设计
# 逻辑层算子（用户可见）
class LogicalOperator:
def __init__(self, op_type, inputs, outputs):
self.type = op_type # matmul, sigmoid, relu, etc.
self.inputs = inputs
self.outputs = outputs
# 安全层算子（系统内部）
class SecureOperator:
def __init__(self, device_type, protocol, security_params):
self.device = device_type # SPU, HEU, PPU
self.protocol = protocol # ABY3, Cheetah, etc.
self.params = security_params
# 物理层算子（实际执行）
class PhysicalOperator:
def __init__(self, device_id, memory_required, compute_time):
self.device_id = device_id
self.memory = memory_required
self.compute_time = compute_time自动协议选择
# 基于安全需求的协议选择矩阵
PROTOCOL_SELECTION_MATRIX = {
'2PC': {
'security': 'malicious',
'communication': 'high',
'latency': 'medium',
'suitable_for': ['comparison', 'division']
},
'3PC': {
'security': 'honest_majority',
'communication': 'medium',
'latency': 'low',
'suitable_for': ['matrix_mult', 'convolution']
},
'HE': {
'security': 'semantic',
'communication': 'low',
'latency': 'high',
'suitable_for': ['aggregation', 'activation']
}
}隐私预算管理
class PrivacyBudgetManager:
def __init__(self, total_budget):
self.total_budget = total_budget
self.used_budget = 0
def allocate_budget(self, operation, sensitivity):
# 基于操作敏感度分配隐私预算
required_budget = sensitivity * self.get_noise_scale(operation)
if self.used_budget + required_budget <= self.total_budget:
self.used_budget += required_budget
return True
return False
def get_noise_scale(self, operation):
# 根据不同操作计算噪声大小
noise_scales = {
'sum': 1.0,
'mean': 1.0/n,
'histogram': log(n),
'machine_learning': sqrt(iterations)
}
return noise_scales.get(operation, 1.0)4. SEP 的优势
1. 易用性提升
# SecretFlow 1.0（需要理解安全细节）
def sf1_approach():
# 需要手动选择协议和设备
with sf.SPUDevice('spu1') as spu:
x_enc = sf.to(spu, x)
y_enc = sf.to(spu, y)
result = spu(sf.matrix_mult)(x_enc, y_enc)
return sf.reveal(result)
# SecretFlow 2.0（自动生成安全计划）
def sf2_approach():
# 只需关注算法逻辑
result = sf.matrix_mult(x, y) # SEP 自动处理安全细节
return result2. 性能优化
- 通信优化：减少不必要的数据传输
- 计算优化：并行执行和算子融合
- 内存优化：智能内存分配和释放
3. 安全保证
- 形式化验证：对生成的安全计划进行形式化验证
- 安全边界检查：确保数据不会泄露给未授权方
- 合规性检查：满足 GDPR、个人信息保护法等要求
5. 实际示例
import secretflow as sf
# 初始化（指定安全配置）
sf.init(
parties=['alice', 'bob'],
address='localhost:8888',
security_config={
'model': 'semi-honest', # 半诚实模型
'crypto': 'aby3', # 使用 ABY3 协议
'precision': 20, # 定点数精度
'privacy_budget': {'epsilon': 1.0, 'delta': 1e-5}
}
)
# 加载数据（数据所有者不变）
alice_data = sf.PYU('alice')(load_data)('alice_data.csv')
bob_data = sf.PYU('bob')(load_data)('bob_data.csv')
# 逻辑算法（不关心安全细节）
@sf.function
def logistic_regression(x, y, iterations=100, lr=0.01):
w = sf.random.normal(x.shape[1])
for i in range(iterations):
# 这些操作会被 SEP 自动映射到安全协议
pred = 1 / (1 + sf.exp(-sf.matmul(x, w)))
loss = -sf.mean(y * sf.log(pred) + (1-y) * sf.log(1-pred))
grad = sf.matmul(x.T, pred - y) / x.shape[0]
w = w - lr * grad
return w
# 执行（SEP 自动生成并优化安全执行计划）
model = logistic_regression(alice_data, bob_data)
# 查看生成的安全执行计划
plan = sf.get_execution_plan()
print(plan.summary())
print(plan.security_report())6. 技术挑战与解决方案
| 挑战 | SEP 解决方案 |
|---|---|
| 安全与性能平衡 | 多目标优化算法 |
| 异构硬件适配 | 硬件感知调度 |
| 动态环境适应 | 在线重新编译 |
| 协议组合安全 | 形式化验证 |
总结
SecretFlow 2.0 的 SEP 核心价值在于：
- 抽象化安全细节：让算法工程师无需成为安全专家
- 自动化优化：系统自动选择最优安全协议和执行策略
- 灵活可扩展：支持新的安全协议和硬件设备
- 形式化安全：提供可验证的安全保证