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Github 地址： https://github.com/orgs/secretflow/repositories?q=sort%3Astars

本期，我們走近隱語社區社區之星——居侯，當代碼不僅停留在論文和實驗室，而是被更多人使用時，才是真正的應用密碼學。

自我介紹

• 您的全名：居侯（花名）
• 當前職位/角色：算法工程師
• 主要技術方向：應用密碼學、全同態加密、多方安全計算
• 加入隱語SecretFlow（或者是其他repo）社區的時間：2021年
• 最初如何接觸到隱語這個項目的： 在公司內部的交流中瞭解到有團隊正在研發一個帶高層抽象層（即現在的 HLO/HAL 層）的多方安全計算框架。
  第一印象是這個技術棧會極大地提升 MPC 工程師的工作效率，也能降低使用門檻，讓更多開發者能觸碰到這一領域。

社區貢獻之路

您在成為貢獻者之前，對社區都有哪些貢獻？

在 SPU 正式開源前，我為項目進行了第一個貢獻 基於格密碼同態加密的兩方矩陣乘法實現： matvec_helper.h

這段經歷讓我第一次感受到，從底層密碼學協議到工程化落地之間的巨大跨度。

目前，spu/libspu/mpc/cheetah 文件夾下的大部分兩方安全計算算子實現，都是我主要參與的工作成果。

這些實現構建了一個基於軟件的純兩方安全計算框架，為隱語在性能與通用性之間提供了重要支撐。

貢獻遇到的挑戰

在貢獻過程中，最大的挑戰是適應陌生的開發體系，包括：

• Bazel 構建系統；
• 上層 LLVM 調用鏈路；
• 工程化規範與測試流程。

這些都需要一定學習曲線。幸運的是，在隱語社區中，總有經驗豐富的大佬耐心幫忙，讓我快速熟悉了整個開發生態。

成為貢獻者的感受

成為貢獻者對您來説意味着什麼？

對我來説，成為貢獻者代表着從論文中的 idea 邁向實際應用的一步。

這是一個讓“代碼真正被使用”的過程，也是一種成就感的來源。

未來，我希望能推動密碼學應用更加接地氣，服務於更大規模的產業場景，如隱私求交 PSI ，隱秘查詢 PIR 在保護個人數據隱私的場景下的使用，讓複雜的安全技術真正走進數據協作的日常工程中。

項目洞察

隱語的獨特優勢

技術上先進的頂層設計，通過 MLIR + PPHLO 等中間表達層對上能夠提供 numpy-like 簡單使用接口的同時，對下也能同時兼容不同的後端（如 ABY3，semi2k)。

其次隱語最打動我的，是背後開源社區強大的工程師團隊，真正將技術工程化、產業化的團隊。

最喜歡的特性

我最喜歡隱語的 Python 前端 Numpy-like 支持 是我最欣賞的設計之一。

它極大地降低了 MPC 的使用門檻，讓更多開發者能像使用普通數據科學工具一樣進行隱私計算。

未來發展方向

我認為，隨着全球數據合規監管趨嚴，大型跨國企業將越來越需要通過 MPC 等隱私增強技術，在降低合規風險的同時，讓數據能在跨境環境中安全、合理地被使用。

現在是 AI 的時代，作為目前的事實工業標準 Pytorch 框架，SecretFlow 更加全面兼容 Pytorch 之後，也能夠為 AI 應用插上隱私的翅膀，隱語在這一趨勢中，有望成為支撐數據要素流通的關鍵底座。

社區寄語

對新手的建議

隱語框架的多層級封裝，正是它的魅力所在。

不同背景的開發者都能找到自己的切入點：

• 想熟悉應用層？可以通過 GitHub 上的任務來了解 SecretFlow 的整體使用。
• 擅長 LLVM？可以在 PPHLO 層上優化圖結構，提升整體性能。
• 想研究加速？可以直接在 libspu 的 MPC 層進行 GPU 優化嘗試

每一層都有可能是新的創新入口。

如何平衡工作與生活

工作之外，我喜歡打籃球，這項運動帶給我的是團隊協作的默契感，也像開源社區一樣，大家各司其職，卻為同一個目標奔跑。

在隱語兩週年分享時，我也寫下了自己的感受： 朝花夕拾｜我的隱語之路

感謝與未來展望

感謝隱語團隊為社區打下的堅實基礎，也特別感謝在我成長路上給予指導的 山堂 與 Anakin。

正是因為大家的付出，隱語才能成為一個既有深度又有温度的技術社區。

未來，我希望隱語能繼續拓展 PyTorch 的全面支持，讓更多 AI 從業者能夠無縫融入隱私計算的生態中。

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