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 -- 从源代码构建和安装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，给我们发邮件请求访问）。

查看完整的文档，其中包含教程、几个示例和CipherCore的全面指南。

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五分钟简介

假设有三个参与者，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，分别是x和y，这些数字是保密的。
2. Charlie想知道x是否大于y，但关键的是，Alice和Bob都不信任Charlie、彼此或其他任何知道他们秘密的第三方。

这是一个安全的多方计算（SMPC）的一般问题的实例，其中多个参与者希望共同计算一些函数（在上面的情况下是比较）的输入，同时不向任何其他参与者泄露关于输入的信息（除了可以从输出推断出的信息）。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率的之一。

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)

并使用Python运行上述脚本，将输出重定向到文件a.json以序列化它。

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

在这里，0,1表示输入属于参与者0（Alice）和参与者1（Bob），而2表示输出应该向参与者2（Charlie）公开。

文件b.json包含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查看它

ciphercore_inspect b.json

它输出了各种有用的统计数据，包括执行安全计算所需的网络轮数（在我们的案例中是45轮），以及需要交换的总流量（233字节）。

为了检查安全协议的功能保持完整，让我们在本地运行它。首先创建一个包含Alice和Bob的输入的文件inputs.json

[
  {"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

并正确地得到

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

因为Alice的数字大于Bob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参与者之间的安全协议，需要一个CipherCore运行时，我们可根据请求提供。

上述示例是一个玩具示例，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。请保持关注！