基于安全多方计算的两方推理

数字基础设施的发展加速了个人隐私数据在机器学习中的应用。随着机器学习即服务的市场规模逐步扩大，服务提供商和用户在双向获利的同时也面临着严重的隐私泄露风险。因此，安全推理作为隐私保护机器学习的一个分支，成为科学界和工业界的研究热点。安全多方计算是安全推理最重要的密码学工具。从机器学习推理中潜在的隐私问题出发，引入安全多方计算技术，进一步对基于安全多方计算实现的安全推理框架进行分析研究，重点分析和评估了业界先进且实用的技术框架。最后进行了总结与展望，给出了隐私保护机器学习及安全推理的未来发展的思考与建议。