推荐开源项目：Veracruz — 隐私保护的协作计算框架

推荐开源项目：Veracruz — 隐私保护的协作计算框架

veracruz Main repository for the Veracruz privacy-preserving compute project, an adopted project of the Confidential Compute Consortium (CCC). 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ve/veracruz

Veracruz 是一个创新的开源框架，由 保密计算联盟（CCC） 收录。它提供了一种安全的方式，让一群互不信任的个体能够在共享数据的同时，进行隐私保护的协同计算。这个框架的应用场景广泛，包括但不限于隐私保护的机器学习、弱设备到强边缘设备或服务器的委托计算、秘密拍卖、选举和匿名调查等。

项目简介

Veracruz 利用强大的隔离技术（如受信任硬件和高保证的 hypervisor 基础隔离），结合远程验证协议，创造了一个中立的“安全地带”，在这个地带中，计算程序可以在不受信任的设备上安全运行。其计算程序是特殊目的的 WebAssembly 二进制文件，这些文件基于我们提供的小型 SDK 编译。WebAssembly 既是沙盒，限制了程序的行为，又允许我们抽象出支持的不同强大隔离技术。

要了解更多关于 Veracruz 的信息，包括设计理念、使用案例等，请访问 Veracruz 项目维基，最新的项目动态则可在 Veracruz 项目主页 查看。

技术分析

Veracruz 的核心技术创新在于：

1. 强大的隔离技术：通过结合受信任硬件和 hypervisor，确保在不信任环境中执行的安全性。
2. 远程验证：利用协议确认计算环境的真实性，进一步保障参与者的数据隐私。
3. WebAssembly 算法容器：WebAssembly 作为计算的容器，确保代码行为可控且能够跨不同的硬件平台运行。

应用场景

1. 隐私保护机器学习：各参与方可以共享模型训练数据，而无需透露原始数据。
2. 委托计算：手机或低性能设备可以将计算任务交托给更强大的边缘服务器，同时保持数据的安全性。
3. 匿名投票：秘密选举、民意调查等活动中，保护个人选择的隐私。
4. 更多应用：包括金融交易、医疗数据分析等多个领域，任何需要在多方之间进行隐私计算的场景都可适用。

项目特点

1. 安全性：利用强隔离技术和远程验证，为协作计算提供坚实的安全基础。
2. 灵活性：支持多种强隔离技术，适应不同的硬件环境。
3. 可扩展性：易于编写和部署新的协作计算程序，支持 WebAssembly 标准。
4. 社区活跃：积极欢迎新成员加入并贡献代码，提供清晰的入门指南和问题跟踪。

如果您想深入了解 Veracruz 或直接动手尝试，可以从 构建说明 和 快速启动指南 开始。

加入 Veracruz 社区，一起打造未来隐私保护的计算世界！您可以通过 Slack 聊天室、定期的 Zoom 会议以及 GitHub 的 Issue 讨论来与开发者交流，并参与到这个令人兴奋的项目中来。

veracruz Main repository for the Veracruz privacy-preserving compute project, an adopted project of the Confidential Compute Consortium (CCC). 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ve/veracruz