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关于隐私计算的资料 欢迎一起贡献！
| 项目 | 开源机构 | 调研时间 | star | fork | about | 技术路径 | 调研人 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| PySyft | OpenMined | 220423 | 8.1k | 1.8k | A library for answering questions using data you cannot see | 联邦学习、多方安全计算 | wyf |
| TF-Encrypted | DropoutLavs、OpenMined、Alibaba | 220423 | 1k | 178 | A Framework for Encrypted Machine Learning in TensorFlow | 多方安全计算 | wyf |
| Asylo | 220423 | 124 | 912 | An open and flexible framework for developing enclave applications | 可信执行环境 | lhj | |
| FATE | 微众银行 | 220423 | 4.2k | 1.3k | An Industrial Grade Federated Learning Framework | 联邦学习 | lhj |
| private-join-and-compute | 220423 | 673 | 108 | This project contains an implementation of the "Private Join and Compute" functionality. | 多方安全计算 | lhj | |
| PaddleFL | baidu | 220423 | 368 | 101 | Federated Deep Learning in PaddlePaddle | 联邦学习 | lhj |
| CrypTen | 220423 | 1k | 174 | CrypTen is a framework for Privacy Preserving Machine Learning built on PyTorch. | 多方安全计算 | wyf | |
| fedlearner | bytedance | 220423 | 760 | 159 | A multi-party collaborative machine learning framework | 联邦学习 | wyf |
| Rosetta | 矩阵元 | 220423 | 448 | 96 | A Privacy-Preserving Framework Based on TensorFlow | 多方安全计算 | lhj |
| MesaTEE | 百度 | 可信执行环境 | |||||
| TF-Federated | 联邦学习 | ||||||
| KubeTEE | 蚂蚁 | 可信执行环境 |
| 平台 | 公司 |
|---|---|
| 蚂蚁链摩斯安全计算平台 | 蚂蚁 |
| 阿里云隐私增强计算平台 | 阿里云 |
| 百度点石联邦学习平台 | 百度 |
| 阿凡达安全计算平台 | 富数科技 |
| 仓库 | 介绍 |
|---|---|
| ZeroWangZY/federated-learning | 包括：介绍、综述文章、最新文章、代表工作及其代码、数据集、论文等等。（到2021.04停止更新） |
| lokinko/Federated-Learning | 联邦学习资料收集（持续更新），非常多的英文论文、资料和部分中文资料。 |
| https://github.com/tao-shen/Federated-Learning-FAQ/ | 浙大DAI实验室的博士整理的联邦学习FAQ，可以配合视频一起食用 |
- WeBanck案例
- 基于联邦学习的计算机视觉平台
- 联邦学习的交通违章保险案例
- FATE在小微企业信用风险管理中的应用
- 在 FATE 平台上的跨银行反洗钱应用