Phase 91 — 隐私计算框架设计
版本: v4.2.0 创建日期: 2026-03-10 状态: ✅ 已实现 (v4.2.0)
一、模块概述
Phase 91 实现隐私计算框架，集成联邦学习、安全多方计算(MPC)、差分隐私和同态加密四大隐私保护技术。在数据不出域的前提下实现多方协作计算和模型训练，为去中心化AI和隐私数据分析提供底层能力。
1.1 核心目标
- 联邦学习: 多节点协作训练AI模型，原始数据不离开本地，仅交换梯度/参数
- 安全多方计算: 多参与方联合计算函数结果，任一方无法获取其他方的输入数据
- 差分隐私: 对发布数据添加校准噪声，提供数学可证明的隐私保护
- 同态加密: 在密文上直接执行计算，返回加密结果，服务端零知识
1.2 技术架构
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Privacy Computing Framework (Phase 91) │
│ │
│ ┌──────────────────────┐ ┌───────────────────────────┐ │
│ │ FederatedLearning │ │ MPCEngine │ │
│ │ 模型聚合+梯度交换 │ │ 秘密分享+安全求和 │ │
│ │ 异步训练+容错 │ │ Shamir/Beaver三元组 │ │
│ └──────────────────────┘ └───────────────────────────┘ │
│ ┌──────────────────────┐ ┌───────────────────────────┐ │
│ │ DifferentialPrivacy │ │ HomomorphicEncryption │ │
│ │ Laplace/高斯噪声 │ │ Paillier/BFV方案 │ │
│ │ 隐私预算(ε)管理 │ │ 密文计算+结果解密 │ │
│ └──────────────────────┘ └───────────────────────────┘ │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Privacy Computing IPC Layer (8 handlers) │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────────┘ │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘二、核心模块设计
2.1 PrivacyComputing (crypto/privacy-computing.js)
隐私计算核心框架。
常量:
FL_STATUS: INITIALIZING, TRAINING, AGGREGATING, COMPLETED, FAILEDMPC_PROTOCOL: SHAMIR, BEAVER, GMWDP_MECHANISM: LAPLACE, GAUSSIAN, EXPONENTIALHE_SCHEME: PAILLIER, BFV, CKKS
核心方法:
initialize()— 初始化隐私计算框架，加载模型和计算配置federatedTrain({ modelId, localData, participants, rounds, learningRate })— 启动联邦学习训练轮次（本地训练+梯度上传+聚合下载）mpcCompute({ computation, participants, inputs, protocol })— 执行安全多方计算（秘密分享+安全聚合）dpPublish({ data, epsilon, delta, mechanism })— 差分隐私发布（添加校准噪声后输出数据）heQuery({ encryptedData, operation, scheme })— 同态加密查询（密文上执行加法/乘法运算）getPrivacyReport()— 获取隐私报告（隐私预算消耗、各技术使用统计、合规状态）configure({ flConfig, mpcConfig, dpConfig, heConfig })— 配置各隐私技术参数getModelStatus(modelId)— 查询联邦学习模型状态（训练轮次、参与方、准确率）exportModel({ modelId, format })— 导出训练完成的联邦学习模型
三、核心文件
| 文件路径 | 说明 |
|---|---|
src/main/crypto/privacy-computing.js | 隐私计算核心（联邦学习、MPC、差分隐私、同态加密） |
src/main/crypto/privacy-computing-ipc.js | IPC接口层（8个handler） |
src/renderer/stores/privacyComputing.ts | Pinia Store — 模型列表、计算记录、隐私报告 |
src/renderer/pages/PrivacyComputingPage.vue | 前端页面 — 联邦学习/MPC/差分隐私/同态加密 |
四、数据库设计
sql
-- Phase 91: Federated Learning Models
CREATE TABLE IF NOT EXISTS fl_models (
id TEXT PRIMARY KEY,
name TEXT NOT NULL,
model_type TEXT,
architecture TEXT,
status TEXT DEFAULT 'initializing',
current_round INTEGER DEFAULT 0,
total_rounds INTEGER,
participant_count INTEGER DEFAULT 0,
accuracy REAL DEFAULT 0.0,
loss REAL,
learning_rate REAL DEFAULT 0.01,
aggregation_strategy TEXT DEFAULT 'fedavg',
model_weights BLOB,
privacy_budget_spent REAL DEFAULT 0.0,
created_at INTEGER,
updated_at INTEGER
);
-- Phase 91: MPC Computations
CREATE TABLE IF NOT EXISTS mpc_computations (
id TEXT PRIMARY KEY,
computation_type TEXT NOT NULL,
protocol TEXT DEFAULT 'shamir',
participant_count INTEGER,
participant_ids TEXT,
result_hash TEXT,
status TEXT DEFAULT 'pending',
shares_received INTEGER DEFAULT 0,
shares_required INTEGER,
computation_time_ms REAL,
error_message TEXT,
created_at INTEGER,
completed_at INTEGER
);五、IPC接口设计
Privacy Computing IPC (8 handlers)
| 通道 | 说明 |
|---|---|
privacy:federated-train | 联邦学习训练 |
privacy:mpc-compute | 安全多方计算 |
privacy:dp-publish | 差分隐私发布 |
privacy:he-query | 同态加密查询 |
privacy:get-privacy-report | 获取隐私报告 |
privacy:configure | 配置隐私参数 |
privacy:get-model-status | 查询模型状态 |
privacy:export-model | 导出训练模型 |
六、前端集成
Pinia Store
privacyComputing.ts— 模型列表、训练进度、MPC记录、隐私预算、报告数据
Vue Page
PrivacyComputingPage.vue— 联邦学习管理/MPC计算/差分隐私发布/同态加密查询/隐私报告
Route
/privacy-computing— 隐私计算框架
七、配置选项
javascript
privacyComputing: {
enabled: false,
federatedLearning: {
maxRounds: 100,
minParticipants: 3,
aggregationStrategy: 'fedavg',
secureAggregation: true,
},
mpc: {
defaultProtocol: 'shamir',
timeoutMs: 30000,
maxParticipants: 10,
},
differentialPrivacy: {
defaultEpsilon: 1.0,
defaultDelta: 1e-5,
maxBudget: 10.0,
mechanism: 'laplace',
},
homomorphicEncryption: {
defaultScheme: 'paillier',
keySize: 2048,
},
},八、测试覆盖
- 测试文件:
src/main/crypto/__tests__/privacy-computing.test.js - 测试数量: 19 tests
- 覆盖范围:
- 联邦学习（模型初始化/本地训练/梯度聚合/多轮训练/参与方退出容错）
- 安全多方计算（Shamir秘密分享/安全求和/门限不足/协议超时）
- 差分隐私（Laplace噪声/高斯噪声/隐私预算耗尽/ε校验）
- 同态加密（密文加法/密文乘法/解密验证/方案不支持）
- 隐私报告（预算统计/合规检查）
- 模型导出（有效模型/训练中模型/不存在模型）
九、Context Engineering
- step 5.4:
setPrivacyComputingContext()— 注入隐私计算上下文