算子层组件

聚合算子

聚合算子应根据聚合策略、加密方式进行定制。常见的联邦学习聚合算子定制方法是以随机数为基础，结合多方安全计算协议进行变化。

激活函数

激活函数应包括但不限于：

a) 传统机器学习的激活函数，如 sigmoid、softmax、tanh、softsign 等；

b) 联邦学习的联合激活函数，如基于半同态加密的泰勒展开 sigmoid、基于秘密共享的 ReLU等。

正则化处理器

正则化处理器应包括但不限于：

a) 传统机器学习的正则化处理器，如 L1、L2 等；

b) 联邦学习的联合正则化处理器，如基于半同态加密的泰勒展开 L1、基于半同态加密的泰勒展开L2 等。

代价函数

代价函数应包括但不限于：

a) 传统机器学习的代价函数，如交叉熵（Cross Entropy）、均方误差（Mean Squared Error）、平均绝对误差（Mean Absolute Error）等；

b) 联邦学习的联合代价函数，如基于半同态加密的二分类交叉熵等。

优化方法

优化方法应包括但不限于：

a) 传统机器学习的优化方法，如随机梯度下降（SGD）、RMSProp、AdaGrad、Adam 等；

b) 联邦学习的联合优化方法。

梯度处理器

梯度处理器应包括但不限于：

a) 传统机器学习的梯度处理器；

b) 联邦学习的联合梯度处理器。

多方安全计算算子

多方安全计算算子的基本原则包括：

a) 参与方的加密 / 脱敏组件使用其他参与方、协调方支持的算法对数据进行处理，并移除与原数据有关的信息；

b) 协调方负责加密、解密和密钥管理，并将结果传输至相关参与方。

多方安全计算算子的实现方式包括：

a) 同态加密（Homomorphic Encryption）；

b) 秘密共享（Secret Sharing）；

c) 遗忘传输（Oblivious Transfer）；

d) 混淆电路（Garbled Circuit）；

e) RSA 加密算法，密钥为 1024bit 或以上；

f) 可信执行环境（Trusted Execution Environment，TEE）。

常见多方安全计算算子包括：

a) 四则运算算子；

b) 大小比较算子；

c) 逻辑与 / 或 / 非算子；

d) 向量计算算子。