CipherCore

CipherCore 是一个基于 安全多方计算 的用户友好型安全计算引擎。

要安装 CipherCore，运行以下命令之一

• pip install ciphercore -- 安装 CipherCore 计算图 API 的 Python 包装器
• cargo install ciphercore-base -- 从源码构建和安装 CipherCore 编译器和其他 CLI 工具（需要 Cargo）
• docker pull ciphermodelabs/ciphercore:latest -- 拉取包含 CipherCore 二进制分发的 Docker 镜像
• docker pull ciphermodelabs/runtime_example:latest -- 拉取包含 CipherCore 运行时的 Docker 镜像（需要访问令牌，联系我们 请求访问）。

查看完整的 文档，其中包含教程、几个示例以及 CipherCore 的全面指南。

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五分钟简介

假设有三个当事人，Alice，Bob 和 Charlie，他们想执行以下计算

1. Alice 和 Bob 各自有一个 32 位整数，分别为 x 和 y，这些整数是保密的。
2. 查理想知道 x 是否大于 y，但关键的是，爱丽丝和鲍勃都不信任查理，彼此或其他任何一方泄露他们的秘密。

这是一个安全多方计算（SMPC）的一般问题的实例，其中几个方希望共同计算他们的输入的一些函数（在上面的情况下是比较）的方式，这样除了可以从输出中推断的信息外，不会向任何其他方泄露关于输入的信息。目前，CipherCore支持ABY3协议，该协议适用于三个参与者，是现有协议中最有效的一种。

首先，让我们将我们的问题表述为CipherCore计算图

import ciphercore as cc

c = cc.create_context()
with c:
    g = c.create_graph()
    with g:
        x = g.input(cc.scalar_type(cc.INT32)) # Alice's input
        y = g.input(cc.scalar_type(cc.INT32)) # Bob's input
        output = x.a2b() > y.a2b() # Charlie's output
        # (`a2b` converts integers into bits, which is necessary for comparisons)
        output.set_as_output()
    g.set_as_main()
print(c)

然后通过运行上面的脚本并重定向其输出到文件 a.json 来序列化它。

接下来，让我们使用CipherCore CLI编译器编译计算图，如下所示

ciphercore_compile a.json simple 0,1 2 > b.json

其中 0,1 表示输入属于参与者 0（爱丽丝）和参与者 1（鲍勃）。而 2 表示输出应向参与者 2（查理）揭示。

文件 b.json 包含了我们比较问题的安全协议的 完整描述。我们可以通过以下方式运行检查工具来窥视它

ciphercore_inspect b.json

它输出了各种有用的统计数据，包括进行安全计算所需的网络回合数（在我们的案例中为45）和需要交换的总流量（233字节）。

为了检查安全协议的功能保持完好，让我们本地运行它。首先创建一个文件 inputs.json，包含爱丽丝和鲍勃的输入

[
  {"kind": "scalar", "type": "i32", "value": 32},
  {"kind": "scalar", "type": "i32", "value": 12}
]

为了在输入32和12上评估安全协议，我们运行

ciphercore_evaluate b.json inputs.json

并正确得到

{"kind": "scalar", "type": "bit", "value": 1}

因为爱丽丝的数字大于鲍勃的。

然而，尽管比较的安全协议的描述完全包含在 b.json 中，但这只是协议的本地模拟。为了在网络中可靠且高效地执行实际各方之间的安全协议，需要一个CipherCore运行时，我们可根据要求提供。

上面的例子是一个玩具性的例子，但是可以使用CipherCore在大规模上进行机器学习训练、推理和分析。敬请期待！