OpenMined/PySyft

解决的问题

PySyft 允许数据科学家在私有数据上执行分析和计算，而数据始终不会离开所有者的机器。它通过确保仅共享经过批准的结果而非原始数据本身，解决了人工智能和研究中访问敏感数据的问题。

工作原理

该系统采用点对点架构，数据所有者与数据科学家协作。数据科学家将 Python 作业（代码）提交给数据所有者。这些作业在所有者机器上的隔离沙盒虚拟环境中执行。该过程与传输方式无关，利用现有的云存储（如 Google Drive 或 Microsoft 365）作为同步引擎，交换请求和结果。

适用对象

适用于需要从私有数据集中获取洞察的数据科学家和研究人员，以及希望严格控制其敏感信息的组织或个人数据所有者。

主要亮点

• 隐私保护：原始私有数据始终保留在所有者机器上。
• 传输无关：可与现有的基于文件的云存储服务（如 Google Drive、Microsoft 365）配合使用。
• 离线优先：在连接恢复时同步更改，即使双方离线也能保持功能可用。
• 隔离执行：作业在沙盒化的 Python 环境中运行，以保护所有者的机器。
• 支持模拟数据：数据科学家可在提交作业到真实私有数据之前，使用模拟数据探索和开发代码。