2025隐私计算实训营｜第四讲学习笔记：基于MPC的机器学习框架与实践

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一、核心知识点与MPC技术原理

1.MPC在机器学习中的核心价值

多方安全计算（MPC）通过密码学协议实现多参与方数据“可用不可见”，特别适用于跨机构联合建模场景。其核心是通过分片加密与分布式计算，保护原始数据隐私，仅输出模型参数或预测结果。

2.MPC机器学习的核心挑战

安全性与效率的平衡：MPC协议（如Semi2k、ABY3）需在计算复杂度与通信开销间权衡，大规模数据训练时易成性能瓶颈。

非对称数据处理：参与方数据量差异大时（如一方仅千条样本，另一方百万级），需设计自适应协议避免计算资源浪费。

模型解释性与合规性：黑盒模型需结合可验证计算（如零知识证明）满足《数据安全法》审计要求。

二、基于隐语框架的MPC机器学习架构

1.SecretFlow技术栈

SPU安全处理单元：支持ABY3、Cheetah等协议，提供密态矩阵运算、梯度下降等基础算子。

联邦学习模块：集成水平联邦（特征对齐）与垂直联邦（样本对齐），支持逻辑回归、神经网络等模型。

密态SQL引擎：通过SCQL实现联合统计分析，与MPC计算无缝衔接。

2.部署模式选择

仿真模式：单机模拟多方（适合算法验证）：

import secretflow as sf  

sf.init(parties=['hospitalA', 'hospitalB'], address='local')  

spu = sf.SPU(protocol='ABY3', field='FM128')

生产模式：多独立节点部署（满足企业级安全）：

# 医院A节点配置

cluster_config = {  

    'parties': {'hospitalA': '10.0.0.1:8888', 'hospitalB': '10.0.0.2:8888'},  

    'self_party': 'hospitalA'  

}  

sf.init(address='10.0.0.1:8888', cluster_config=cluster_config)

三、代码实例：MPC逻辑回归训练

1.数据准备与密态化

import secretflow as sf  

from secretflow.ml.linear import LinearRegression  

# 初始化SPU设备（ABY3协议）  

sf.init(['bank', 'insurance'], address='local')  

spu = sf.SPU(parties=['bank', 'insurance'], protocol='ABY3')  

# 模拟双方数据分片（实际需从文件加载）  

bank_data = sf.reveal(sf.random.normal(shape=(1000, 5)))  # 银行特征数据  

insurance_data = sf.reveal(sf.random.normal(shape=(1000, 3)))  # 保险标签数据

2.联合模型训练

# 定义密态逻辑回归模型  

model = LinearRegression(spu=spu)  

# 水平联邦训练（特征联合）  

model.fit(  

    x=[bank_data, insurance_data[:, :2]],  # 特征分片  

    y=insurance_data[:, -1],               # 标签在保险方  

    epochs=10,  

    learning_rate=0.01  

)  

# 输出模型参数（密态）  

print("联合模型权重：", sf.reveal(model.weights))

3.预测与效果验证

# 新样本预测（数据不出域）  

test_data = sf.reveal(sf.random.normal(shape=(10, 5)))  

predictions = model.predict(test_data)  

print("预测结果：", sf.reveal(predictions))

技术要点：

梯度计算通过Beaver三元组实现乘法掩码

参数更新采用秘密共享加法协议