YeeZ-Privacy-Computing 项目简介
YeeZ-Privacy-Computing 是由北京熠智科技有限公司开发的一个基于可信执行环境的隐私计算中间件项目。该项目旨在提供一个全面的隐私保护解决方案,用于数据协作场景,确保原始数据的一致性、计算逻辑的可控性、计算结果的正确性以及隐私保护。
官方资源
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GitHub 仓库: YeeZTech/YeeZ-Privacy-Computing
- 包含源代码、文档和示例
- Star 数: 1.5k+
- Fork 数: 200+
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官方网站: yeez.tech
- 提供产品介绍、解决方案和案例分析
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技术文档:
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API 文档:
社区资源
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技术交流:
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社交媒体:
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开发者社区:
快速入门
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环境要求:
- Intel SGX 支持的 CPU
- BIOS 设置
- 相关驱动和软件安装
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安装步骤:
- 克隆仓库:
git clone https://github.com/YeeZTech/YeeZ-Privacy-Computing.git - 按照 Release 文档 或 Debug 文档 进行安装和配置
- 克隆仓库:
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示例代码:
- 参考 example 目录
进阶学习
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核心概念:
- 可信执行环境 (TEE)
- 隐私计算
- 区块链技术
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相关项目:
- YeeZChain - 熠智科技的区块链系统
- Dianshu 数据协作平台
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研究资源:
- YeeZ Research - 熠智科技的研究成果
贡献指南
YeeZ-Privacy-Computing 是一个开源项目,欢迎开发者参与贡献。您可以通过以下方式参与:
- 提交 Issue: 报告 bug、提出新功能建议
- 提交 Pull Request: 修复 bug、实现新功能
- 完善文档: 改进现有文档,编写教程
- 参与讨论: 在 GitHub Discussions 中分享经验和想法
详细的贡献指南请参考 CONTRIBUTING.md 文件。
许可证
YeeZ-Privacy-Computing 采用双重许可:
- 核心库代码: Apache License 2.0
- 工具集代码: GNU General Public License v3.0
使用前请仔细阅读相关许可证文件。
总结
YeeZ-Privacy-Computing 为开发者提供了一个强大的隐私计算解决方案。通过本文提供的学习资源,您可以快速了解项目背景、掌握核心概念,并开始使用该中间件进行隐私保护相关的开发工作。随着隐私计算技术的不断发展,YeeZ-Privacy-Computing 项目也在持续更新和完善,建议定期关注官方资源以获取最新信息。
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