开源隐私计算平台 PrimiHub 1.6.9 发布

PrimiHub 是一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台，支持安全多方计算、联邦学习、隐私求交、隐私查询等。具有如下特性：

• 开源：完全开源、免费
• 安装简单：支持 Docker 一键部署
• 开箱即用：拥有 Web 界面、命令行 和 Python SDK 多种使用方式
• 功能丰富：支持隐匿查询、隐私求交、联合统计、数据资源管理等功能
• 灵活配置：支持自定义扩展语法、语义、安全协议等
• 自主研发：基于安全多方计算、联邦学习、同态加密、可信计算等隐私计算技术

1.6.9 更新了什么？

新增特性

1. 将PIR任务分为离线和在线两部分，生成查询数据库部分离线生成，在线部分从生成的离线数据库文件中加载，完成在线部分逻辑
2. 纵向联邦逻辑回归支持CKKS同态密文模式训练
3. 支持联邦线性回归模型

优化：

1. 将aby3代码从PrimiHub迁移到单独的库
2. 修复PSI结果集中文显示问题
3. kkrt16 PSI支持MACOS
4. 修复神经网络使用GPU设备训练和预测报错的问题

项目地址

• GitHub：https://github.com/primihub/primihub

• Gitee：https://gitee.com/primihub/primihub

• 官网：https://primihub.com