共享学习：蚂蚁金服提出全新数据孤岛解决方案( 十 )
用户把加密数据上传到云端存储
用户在 Data Lab 的训练平台进行训练任务的构建
训练平台将训练任务下发到训练引擎
训练引擎启动训练相关的 Enclave，并从云端存储读取加密数据完成指定的训练任务。
采用该方式进行数据共享和机器学习，参与方可以保证上传的数据都经过加密，并通过形式化验证保证加密的安全性。
基于 MPC 的共享学习
蚂蚁基于 MPC 的共享学习框架分为三层：
安全技术层：安全技术层提供基础的安全技术实现，比如在前面提到的秘密分享、同态加密、混淆电路，另外还有一些跟安全密切相关的，例如差分隐私技术、DH 算法等等；
基础算子层：在安全技术层基础上，我们会做一些基础算子的封装，包括多方数据安全求交、矩阵加法、矩阵乘法，以及在多方场景下，计算 sigmoid 函数、ReLU 函数等等；同一个算子可能会有多种实现方案，用以适应不同的场景需求，同时保持接口一致；
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