在试图解决这一重大挑战的技术中，PySyft是最近在深度学习社区中逐渐获得吸引力的框架。 隐私在深度学习应用中的重要性与分布式、多方模型的出现直接相关。...PySyft PySyft是一个框架，它支持在深度学习模型中进行安全的、私有的计算。...PySyft将联合学习、安全多方计算和差异隐私结合在一个编程模型中，集成到不同的深度学习框架中，如PyTorch、Keras或TensorFlow。...PySyft的原理最初是在一篇研究论文中概述的，它的第一个实现是由OpenMind领导的，OpenMind是领先的分散人工智能平台之一。 PySyft的核心部分是一个叫做syft的抽象张量。...使用PySyft相对简单，与您的标准PyTorch或Keras程序没有太大区别。下面的动画演示了一个使用PySyft的简单分类模型。 ?
并利用许多PyTorch构建块为PySyft和PyGrid提供基础，以实现差异化隐私和联合学习。作为合作的一部分，Opacus将成为OpenMined库（例如PySyft）的依赖项。
44、PySyft：关注安全性的深度学习库。【2595 stars on Github】 项目地址： https://github.com/OpenMined/PySyft?
这是因为这些基准主要是从传统的 ML 基准（例如，MLPerf）中借⽤的，或者是为模拟联邦学习环境设计的，例如 TensorFlow Federated或PySyft。
而且与之相关的开源框架也是陆续被提出，例如OpenMined推出的Pysyft、微众银行的FATE和谷歌的TFF框架等等。
OpenMined的PySyft、Microsoft的SEAL或TensorFlow Encrypted等库为加密的深度学习提供了工具，这些工具可以应用到联邦学习系统中。...有许多联邦学习库可供选择，从在 GitHub 上拥有超过 1700 颗星的更主流的 Tensorflow Federated 到流行且注重隐私的 PySyft，再到面向研究的 FedJAX。
工具：PySyft 能够解耦模型训练过程中的私有数据，AirClope 能够匿名化数据。Awesome AI Guidelines 能够基于 AI 的原则、标准和规范进行管理。 2.
2.3 阿里：FederatedScope 2.4 腾讯：PowerFL 2.4.1 PowerFL介绍 2.4.2 广告投放场景 2.5 TensorFlow Federated (TFF) 2.6 PySyft...2.4.2 广告投放场景 2.5 TensorFlow Federated (TFF) 2.6 PySyft 2.7 coMind 2.8 XAIN 3 使用案例 3.1
这些开源框架分别由谷歌（Tensorflow Federated）、OpenMined（Pysyft）、百度（PaddleFL）和微众银行（Fate）等牵头。
例如：PySyft。 下面这张图里，横坐标是这些工具设法解决的主要问题，纵坐标是针对特定问题的工具数量。
在基于秘密分享的安全多方计算前沿协议层面，已经有大量的开源安全多方计算框架，如CrypTFlow、 PySyft、 Rosetta等支持机器学习的框架；MP-SPDZ、 SCALE- MAMBA等通用框架
此外，像PySyft和tf-encrypted这样的图书馆———它们分别建立在Facebook的PyTorch和TensorFlow机器学习框架上———在最近几个月取得了长足的进步。
对联邦学习技术不断增长的需求带来了大量可用的工具和框架，包括 TensorFlow Federated [38]、Federated AI Technology Enabler [34]、PySyft
注： 如果你对训练加密的神经网络感兴趣，可以参考OpenMined的PySyft库 超级智能 很多人担心超人工智能总有一天会选择伤害人类。
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