混淆电路 隐私计算

混淆电路是一种隐私计算技术，是隐私计算中多方安全计算方向的重要密码协议。混淆电路使用布尔电路来构造安全函数，可以在计算中保障一方输入不会泄漏给其它方，同时也能指定计算结果的获取方。从而达到保护数据隐私的目的。混淆电路可应用于数据加密、安全计算、身份认证等方面，具有较高的安全性和可用性。其主要特点是只有参与计算的各方才能获得所需的计算结果，而且计算过程中的数据和公式都是加密的，只有解密后才能得到清晰的结果。与传统计算方式相比，混淆电路可以更好地保护数据隐私，减少数据泄漏的风险。混淆电路的基本思想是通过对输入数据进行加密和重排，使得对方无法获得原始数据的信息，同时在计算过程中将加密的数据进行解密结果获取方才可以解密混淆后的数据，得到计算结果。混淆电路在隐私计算中有广泛的应用。它可以在保护数据隐私的，实现多方安全计算，如多方合作分析、数据挖掘等。混淆电路技术的发展也为隐私计算的研究提供了新的思路和方法。，得到计算结果。在混淆电路中，布尔电路起到了重要的作用。布尔电路可以通过逻辑门的组合来实现各种逻辑运算，如与门、或门、非门等。通过使用布电路，可以构建一个安全函数，使得在计算过程中各方的输入都得到保护

混淆电路是一种隐私计算技术，是隐私计算中多方安全计算方向的重要密码协议。混淆电路使用布尔电路来构造安全函数，可以在计算中保障一方输入不会泄漏给其它方，同时也能指定计算结果的获取方。从而达到保护数据隐私的目的。混淆电路可应用于数据加密、安全计算、身份认证等方面，具有较高的安全性和可用性。其主要特点是只有参与计算的各方才能获得所需的计算结果，而且计算过程中的数据和公式都是加密的，只有解密后才能得到清晰的结果。与传统计算方式相比，混淆电路可以更好地保护数据隐私，减少数据泄漏的风险。混淆电路的基本思想是通过对输入数据进行加密和重排，使得对方无法获得原始数据的信息，同时在计算过程中将加密的数据进行解密结果获取方才可以解密混淆后的数据，得到计算结果。混淆电路在隐私计算中有广泛的应用。它可以在保护数据隐私的，实现多方安全计算，如多方合作分析、数据挖掘等。混淆电路技术的发展也为隐私计算的研究提供了新的思路和方法。，得到计算结果。在混淆电路中，布尔电路起到了重要的作用。布尔电路可以通过逻辑门的组合来实现各种逻辑运算，如与门、或门、非门等。通过使用布电路，可以构建一个安全函数，使得在计算过程中各方的输入都得到保护

混淆电路是一种隐私计算技术，是隐私计算中多方安全计算方向的重要密码协议。混淆电路使用布尔电路来构造安全函数，可以在计算中保障一方输入不会泄漏给其它方，同时也能指定计算结果的获取方。从而达到保护数据隐私的目的。混淆电路可应用于数据加密、安全计算、身份认证等方面，具有较高的安全性和可用性。其主要特点是只有参与计算的各方才能获得所需的计算结果，而且计算过程中的数据和公式都是加密的，只有解密后才能得到清晰的结果。与传统计算方式相比，混淆电路可以更好地保护数据隐私，减少数据泄漏的风险。混淆电路的基本思想是通过对输入数据进行加密和重排，使得对方无法获得原始数据的信息，同时在计算过程中将加密的数据进行解密结果获取方才可以解密混淆后的数据，得到计算结果。混淆电路在隐私计算中有广泛的应用。它可以在保护数据隐私的，实现多方安全计算，如多方合作分析、数据挖掘等。混淆电路技术的发展也为隐私计算的研究提供了新的思路和方法。，得到计算结果。在混淆电路中，布尔电路起到了重要的作用。布尔电路可以通过逻辑门的组合来实现各种逻辑运算，如与门、或门、非门等。通过使用布电路，可以构建一个安全函数，使得在计算过程中各方的输入都得到保护

混淆电路是一种隐私计算技术，是隐私计算中多方安全计算方向的重要密码协议。混淆电路使用布尔电路来构造安全函数，可以在计算中保障一方输入不会泄漏给其它方，同时也能指定计算结果的获取方。从而达到保护数据隐私的目的。混淆电路可应用于数据加密、安全计算、身份认证等方面，具有较高的安全性和可用性。其主要特点是只有参与计算的各方才能获得所需的计算结果，而且计算过程中的数据和公式都是加密的，只有解密后才能得到清晰的结果。与传统计算方式相比，混淆电路可以更好地保护数据隐私，减少数据泄漏的风险。混淆电路的基本思想是通过对输入数据进行加密和重排，使得对方无法获得原始数据的信息，同时在计算过程中将加密的数据进行解密结果获取方才可以解密混淆后的数据，得到计算结果。混淆电路在隐私计算中有广泛的应用。它可以在保护数据隐私的，实现多方安全计算，如多方合作分析、数据挖掘等。混淆电路技术的发展也为隐私计算的研究提供了新的思路和方法。，得到计算结果。在混淆电路中，布尔电路起到了重要的作用。布尔电路可以通过逻辑门的组合来实现各种逻辑运算，如与门、或门、非门等。通过使用布电路，可以构建一个安全函数，使得在计算过程中各方的输入都得到保护

完成后，各方将计算结果的份额进行汇总和重构，得到最终的计算结果。这个过程中同样要保证不泄露各方的隐私数据。核心技术混淆电路：将计算任务转化为布尔电路，然后对电路进行加密和混淆处理，使得参与方在不知道对方输入数据的情况下进行计算。例如在隐私保护的拍卖场景中，可以用混淆电路实现出价的比较和获胜者的确定。同态加密：允许直接对密文进行特定的代数运算，运算结果解密后与对明文进行相同运算的结果一致。不经意传输各自的秘密份额，按照特定的计算协议进行交互计算。在计算过程中，通过加密、混淆等技术确保各方数据隐私不被泄露。如利用同态加密技术对密文进行计算，或通过不经意传输协议实现隐私数据的交换。结果重构：当计算MPC即安全多方计算，是隐私计算的一个重要分支。基本原理秘密分享：将需要计算的数据在多个参与方之间进行秘密分割，每个参与方只持有数据的一部分份额，单独的份额无法获取完整数据信息。计算协议：参与方基于：在两个或多个参与方之间进行信息交换，使得接收方能够得到所需的信息，而发送方不知道接收方具体选择了哪条信息。例如在隐私保护的身份认证中，可用于验证用户身份而不泄露用户的密码。零知识证明：证明者能够在不向

完成后，各方将计算结果的份额进行汇总和重构，得到最终的计算结果。这个过程中同样要保证不泄露各方的隐私数据。核心技术混淆电路：将计算任务转化为布尔电路，然后对电路进行加密和混淆处理，使得参与方在不知道对方输入数据的情况下进行计算。例如在隐私保护的拍卖场景中，可以用混淆电路实现出价的比较和获胜者的确定。同态加密：允许直接对密文进行特定的代数运算，运算结果解密后与对明文进行相同运算的结果一致。不经意传输各自的秘密份额，按照特定的计算协议进行交互计算。在计算过程中，通过加密、混淆等技术确保各方数据隐私不被泄露。如利用同态加密技术对密文进行计算，或通过不经意传输协议实现隐私数据的交换。结果重构：当计算MPC即安全多方计算，是隐私计算的一个重要分支。基本原理秘密分享：将需要计算的数据在多个参与方之间进行秘密分割，每个参与方只持有数据的一部分份额，单独的份额无法获取完整数据信息。计算协议：参与方基于：在两个或多个参与方之间进行信息交换，使得接收方能够得到所需的信息，而发送方不知道接收方具体选择了哪条信息。例如在隐私保护的身份认证中，可用于验证用户身份而不泄露用户的密码。零知识证明：证明者能够在不向

完成后，各方将计算结果的份额进行汇总和重构，得到最终的计算结果。这个过程中同样要保证不泄露各方的隐私数据。核心技术混淆电路：将计算任务转化为布尔电路，然后对电路进行加密和混淆处理，使得参与方在不知道对方输入数据的情况下进行计算。例如在隐私保护的拍卖场景中，可以用混淆电路实现出价的比较和获胜者的确定。同态加密：允许直接对密文进行特定的代数运算，运算结果解密后与对明文进行相同运算的结果一致。不经意传输各自的秘密份额，按照特定的计算协议进行交互计算。在计算过程中，通过加密、混淆等技术确保各方数据隐私不被泄露。如利用同态加密技术对密文进行计算，或通过不经意传输协议实现隐私数据的交换。结果重构：当计算MPC即安全多方计算，是隐私计算的一个重要分支。基本原理秘密分享：将需要计算的数据在多个参与方之间进行秘密分割，每个参与方只持有数据的一部分份额，单独的份额无法获取完整数据信息。计算协议：参与方基于：在两个或多个参与方之间进行信息交换，使得接收方能够得到所需的信息，而发送方不知道接收方具体选择了哪条信息。例如在隐私保护的身份认证中，可用于验证用户身份而不泄露用户的密码。零知识证明：证明者能够在不向

完成后，各方将计算结果的份额进行汇总和重构，得到最终的计算结果。这个过程中同样要保证不泄露各方的隐私数据。核心技术混淆电路：将计算任务转化为布尔电路，然后对电路进行加密和混淆处理，使得参与方在不知道对方输入数据的情况下进行计算。例如在隐私保护的拍卖场景中，可以用混淆电路实现出价的比较和获胜者的确定。同态加密：允许直接对密文进行特定的代数运算，运算结果解密后与对明文进行相同运算的结果一致。不经意传输各自的秘密份额，按照特定的计算协议进行交互计算。在计算过程中，通过加密、混淆等技术确保各方数据隐私不被泄露。如利用同态加密技术对密文进行计算，或通过不经意传输协议实现隐私数据的交换。结果重构：当计算MPC即安全多方计算，是隐私计算的一个重要分支。基本原理秘密分享：将需要计算的数据在多个参与方之间进行秘密分割，每个参与方只持有数据的一部分份额，单独的份额无法获取完整数据信息。计算协议：参与方基于：在两个或多个参与方之间进行信息交换，使得接收方能够得到所需的信息，而发送方不知道接收方具体选择了哪条信息。例如在隐私保护的身份认证中，可用于验证用户身份而不泄露用户的密码。零知识证明：证明者能够在不向

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...