23、探索安全数据共享：Moose与加密计算的应用

探索安全数据共享：Moose与加密计算的应用

1. 加密计算的背景与Moose简介

在多方进行计算时，各方在运行协议前需就计算内容达成一致，并信任计算能满足期望和要求。为确保各方遵循协议，优化协议编译和实现，团队构建了一个安全运行时环境——Moose。它能接收数据科学家容易理解的高级指令，并在多方计算（MPC）协议中执行，且这些协议可由密码学家验证。目前，Moose的成果已开源，任何人都能以分布式和安全的方式运行计算。

2. 开始使用PSI和Moose

• Moose的功能 ：Moose是一个安全运行时，它将高级计算图（有向无环图DAG）编译成MPC协议和实际的物理执行计划。类似于Spark的内部工作机制，Moose能把类似NumPy的高级代码编译成可由密码学家验证的代码，还能进一步将其编译成逻辑计划和物理计划，在运行节点上执行。它的设计初衷是让数据科学家无需密码学家协助，就能共同创建加密数据流图。若有安全或密码学团队，或数据科学家希望通过外部安全提供商审核计算，可向提供商展示库、编译器和生成的MPC协议，或让提供商使用Moose自行编译图。
• 实际应用示例 ：假设一家消费品公司想与另一家公司比较购买数据，以确定潜在的产品和营销合作机会。两家公司会对购买数据进行分类，比较用户基础，找出共同客户，并计算这些共同客户在各类别上的消费比例，同时保持隐私和保密性。具体步骤如下：
  1. 安装和使用Private ID库 ：使用Facebook Research的Private ID库，该库用Rust构建，运行前需编译