详细介绍
OpenPCC 是一个面向可验证隐私推理（verifiably private inference）的开源框架，旨在在保护用户数据隐私的前提下，提供可审计、可验证的模型推理能力。该项目由社区维护，关注在受限或合规强要求的场景中部署推理服务时的隐私保证与可证明性。OpenPCC 通过组合加密、可证明计算与可验证执行路径等方法，使模型提供方与数据提供方能够在最小信任前提下合作完成推理任务。
主要特性
- 可验证的推理流程，便于审计与合规检查。
- 隐私保护设计，减少模型方与数据方之间的明文数据暴露。
- 面向生产部署的框架组件，支持与常见推理基础设施集成。
- 开源实现，便于复现、审计与二次开发。
使用场景
- 在医疗、金融等对隐私与合规有严格要求的行业中进行模型推理。
- 为第三方数据提供者与模型服务商之间提供可验证的合作方案。
- 作为研究与工程复现实验的平台，用于验证隐私增强推理方法的可行性。
技术特点
- 采用可证明计算与加密原语结合的设计，以降低明文数据暴露风险。
- 提供可插拔组件，便于与现有推理服务与流水线集成。
- 关注可审计性与可验证性，支持生成用于审计的证明材料。
- 社区驱动的实现，利于安全审计与透明度提升。