tf-encrypted隐私计算库

tf-encrypted隐私计算库的安装

tf-encrypted最直接的安装方式：

pip install tf-encrypted

但是这个方式已经不能用了，会出现报错，比如：

'NoneType' object has no attribute 'secure_seed'

取而代之的方式是直接git clone这个仓库，流程如下：

安装python版本为3.8的conda环境

conda create -n tfe python=3.8

激活环境

conda activate tfe

下载tf-encrypted仓库

git clone https://github.com/tf-encrypted/tf-encrypted.git

进入tf-encrypted仓库

cd tf-encrypted

安装所需依赖包

pip install -e .

需要注意：tensorflow版本必须>=2.9.1，否则可能出现如下报错：

ImportError: cannot from tensorflow.python.ops.while_v2 import glob_stateful_parallelism

编译tf-encrypted仓库

make build

执行后会先下载一个压缩包，如果执行太慢，可以尝试手动执行下载：

curl -ol https://github.com/jedisct1/libsodium/archive/1.0.17.tar.gz

编译到最后可能出现如下问题：

原因就是系统中g++的版本过低，需要升级，以至少支持g++14版本。

tf-encrypted的使用

加载tf-encrypted库

sys.path.append('/home/zwx/tf-encrypted')
import tf_encrypted as tfe

矩阵乘法完整代码如下：

import tensorflow as tf
import sys
sys.path.append('/home/zwx/tf-encrypted')
import tf_encrypted as tfe

@tfe.local_computation('input-provider')
def provide_input():
    # normal TensorFlow operations can be run locally
    # as part of defining a private input, in this
    # case on the machine of the input provider
    return tf.ones(shape=(2, 5))

# provide inputs
w = tfe.define_private_variable(tf.ones(shape=(5, 3)))
print('w:', w)
print('w_plaintext:', w.reveal(), '\n', w.reveal().to_native())
x = provide_input()
print('x:', x)
print('x_plaintext:', x.reveal(), '\n', x.reveal().to_native())

# eager execution
y = tfe.matmul(x, w)
res = y.reveal().to_native()

# build graph and run graph
@tfe.function
def matmul_func(x, w):
    y = tfe.matmul(x, w)
    print('y_ciphertext:', y)
    return y.reveal().to_native()

res = matmul_func(x, w)
print('res:\n', res)