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## 概述 ## 概述
NKDBsec是由[南开大学数据与智能系统安全教育部重点实验室](https://cyber.nankai.edu.cn/)和[北京安华金和有限公司](https://www.dbsec.cn/)联合推出的安全多方计算框架，主要用于大数据下的数据联合分析和其他隐私计算算法的开发，典型应用包括多方医疗机构数据联合诊断、多方银行联合征信、多方秘密共享数据库联合查询等等。 NKDBsec是由[南开大学数据与智能系统安全教育部重点实验室](https://cyber.nankai.edu.cn/)和[北京安华金和有限公司](https://www.dbsec.cn/)联合推出的安全多方计算框架，主要用于大数据下的数据联合分析和其他隐私计算算法的开发，典型应用包括多方医疗机构数据联合诊断、多方银行联合征信、多方秘密共享数据库联合查询等等。
NKDBsec是一个基于[Rosetta](https://github.com/LatticeX-Foundation/Rosetta)改造而成的安全多方计算框架。Rosetta是一个基于tensorflow开发的安全多方计算框架，主要用于隐私保护机器学习。但是由于其底层使用的tensor结构，大量的张量计算不太适用于大数据下的数据联合分析和其他隐私计算算法的开发。目前产业界也缺少针对秘密共享数据库、数据联合分析等应用的MPC框架。 NKDBsec是一个基于[Rosetta](https://github.com/LatticeX-Foundation/Rosetta)改造而成的安全多方计算框架。Rosetta是一个基于tensorflow开发的安全多方计算框架，主要用于隐私保护机器学习。但是由于其底层使用的tensor结构，大量的张量计算不太适用于大数据下的数据联合分析和其他隐私计算算法的开发。目前产业界也缺少针对秘密共享数据库、数据联合分析等应用的MPC框架。
基于这个现状，NKDBsec将原版Rosetta框架进行了底层改造，使之可以更加适用于数据联合分析与数据库操作等场景。改造后的框架基础算子性能得到了非常大的提升。NKDBsec将其基本算子进行了一个对比测试，测试结果详见下表： 基于这个现状，NKDBsec将原版Rosetta框架进行了底层改造，使之可以更加适用于数据联合分析与数据库操作等场景。改造后的框架基础算子性能得到了非常大的提升。**目前我们开源的是NKDBsec0.1版本**，后续将在这个基础之上进行很多增量工作，推出更全面的版本。NKDBsec将其基本算子进行了一个对比测试，测试结果详见下表：
测试硬件配置：Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2660 v3 @ 2.60GHz 20核 40线 1000M带宽 测试硬件配置：Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2660 v3 @ 2.60GHz 20核 40线 1000M带宽
@ -21,7 +22,7 @@ NKDBsec是一个基于[Rosetta](https://github.com/LatticeX-Foundation/Rosetta)
| 异或 | 5min2s | 12.2s | | 异或 | 5min2s | 12.2s |
## 安装与部署 ## 安装与部署
安装版本：NKDBsec0.1
操作系统：Ubuntu18.04+ 操作系统：Ubuntu18.04+
python版本：python3.6+ python版本：python3.6+
依赖包：numpy 依赖包：numpy