ABY3内容学习分享，一种安全高效的框架，实现算数电路，二进制电路，姚式分享电路的互相转化，其中截断方式也很重要。

ABY 3和应用程序 介绍 该库提供的半诚实实现和。 回购包含以下应用程序： 线性回归（训练/推论） 逻辑回归（训练/推理） 数据库内部，左侧和完全联接 数据库联合 设置基数 威胁日志比较（） ERIC应用程序（） 可以在找到教程。 它包括有关如何使用API​​的描述，以及最后有关如何实现框架的讨论。 警告 该代码库不应该被认为是完全安全的。 它尚未进行安全审查，并且仍然存在一些尚未完全实现的与安全相关的问题。 仅将此案例库用作概念证明或对性能进行基准测试。 为了确保此实施的安全性，需要做进一步的工作。 此外，某些功能尚未完全开发，并且包含错​​误。 例如，任务计划程序有时失败。 这是一个已知的问题。 安装 该库是跨平台的，并且已经在Windows和Linux上进行了测试。 依赖项是： （网络） 视窗 通过cmake . -DENABLE_CIRCUITS=ON克隆并构建 c

论文ABY3： A Mixed Protocol Framework for Machine Learning作者演讲PPT。

本文研究了一个关于隐私保护的机器学习通用框架，该框架先分析加法和乘法的秘密共享方案，在此基础上研究共享十进制值的不动点乘法、矩阵乘法、评估分段多项式函数的定制协议以及ABY之间的转换，并用其运用到线性回归、logistic回归和神经网络模型。协议是在一个三服务器模型中，数据所有者在三个服务器之间秘密共享他们的数据，这些服务器使用三方计算（3PC）对联合数据上的模型进行训练和评估。