ChinaBUAA-BDA/OpenHuFu
OpenHuFu is an open-sourced data federation system to support collaborative queries over multi databases with security guarantee.
🔐 OpenHuFu: Hệ thống liên kết dữ liệu an toàn bằng phép tính đa bên (MPC)
OpenHuFu là phiên bản mở nguồn của hệ thống liên kết dữ liệu không gian Hu-Fu, được trình bày tại VLDB'22.
OpenHuFu là một hệ thống liên kết dữ liệu mã nguồn mở hỗ trợ thực hiện các truy vấn an toàn và phân tích qua lưới mạng của nhiều chủ sở hữu dữ liệu. Nó sử dụng các kỹ thuật như chia bí mật (secret sharing), mạch đối thoại (garbled circuit) và truyền thông lãng phí (oblivious transfer) để bảo mật dữ liệu trong quá trình truy vấn.
✨ Điểm nổi bật
- Liên kết dữ liệu đa nguồn: Hỗ trợ truy vấn đồng thời trên nhiều cơ sở dữ liệu khác nhau.
- Bảo mật bằng MPC: Sử dụng kỹ thuật phép tính đa bên (multiparty computation) để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm.
- Hỗ trợ thuật toán tùy biến: Dễ dàng triển khai các thuật toán tổng hợp và kết nối theo chuẩn giao diện OwnerAggregateFunction và OwnerJoin.
- Cấu hình linh hoạt: Cấu hình qua tệp YAML để chỉ định thuật toán cho từng phép toán.
- Hỗ trợ dữ liệu không gian: Tích hợp sẵn hỗ trợ sinh dữ liệu không gian và dữ liệu TPC-H.
- Chạy đa máy hoặc đơn máy: Cung cấp cấu hình mẫu cho 3 chủ sở hữu, hỗ trợ chạy thử nghiệm trên một hoặc nhiều máy.
- Đánh giá chi phí truyền thông: Công cụ giám sát cổng và tính toán chi phí truyền thông gi giữa các nút.
💡 Vì sao đáng chú ý
OpenHuFu khác với các hệ thống truy vấn thông thường ở chỗ nó tích hợp sẵn các kỹ thuật bảo mật như chia bí mật và mạch đối thoại, cho phép thực hiện truy vấn mà không cần chia sẻ dữ liệu thô. Đây là giải pháp lý tưởng cho các nghiên cứu viên và đội ngũ phát triển muốn xây dựng và đánh giá thuật toán truy vấn an toàn trên nhiều nguồn dữ liệu.
#DataFederation #SecureComputation #MPC #PrivacyPreserving #FederatedLearning #TiniX
Similar Projects
Discover other similar projects and AI models.
A unified framework for privacy-preserving data analysis and machine learning
A Personalized Federated Learning (PFL-HCare) framework for IoT healthcare. Features MAML meta-learning, Differential Privacy (RDP), and gradient quantization for efficiency. Includes a React/FastAPI dashboard for real-time monitoring.
Everything about federated learning, including research papers, books, codes, tutorials, videos and beyond
ABY - A Framework for Efficient Mixed-protocol Secure Two-party Computation
Protecting cryptographic signing keys and seed secrets with Multi-Party Computation.