Delphi源码学习与分析

1. struct
   1. Plymomial:该结构体主要用来存储多项式的参数，Vec<F>
   2. 方法：唯一值得重视的是evalute,给定一组二进制向量，计算带入多项式的结果

整数数据的二进制形式的读取与写入

1. trait ToBytes, FromBytes:写入成byte，读取一个byte
2. macro
   1. array_{bytes,该宏用于负责u8,u16} u32 u64等数据的二进制的写入写出
   2. to_bytes:
   3. push_tovec:

1. traits
   1. BigInteger，除了byte写入写出的操作，就是字节遍历的操作和各类数学运算
   2. BigInteger32
   3. BigInteger64
2. mod
   1. arithmetic，封装了一些算术运算，不知道具体在哪里使用的
   2. adc, carry=a+b+carry
   3. sbb: borrow=a-b-borrow
   4. mac_withcarry: carry=a+b*c+carry

1. trait
   1. FixedPointParameters：为一个固定点设置的参数
      1. 参数包括：MANTISSA_CAPACITY, EXPONENT_CAPACITY
      2. 函数：truncate_float
2. Struct
   1. FixedPoint
      1. 参数：inner， inner满足域的性质。num_muls, u8。\_params: phantomdata类型的一个FixedPointParameters
      2. …

相关的操作运算：

1. One
2. Zero
3. PhantomData
4. Add,AddAssign
5. Mul,M…
6. Neg
7. Sub,S…

1. trait
   1. Field,一个域满足很多数学计算性质，除此之外还有编程上的一些性质,无参数
   2. FpParameters, 有限域所涉及到的参数集合。所涉及到的变量
      1. 模数（modulus）,模数的位数
      2. shave bits
      3. R，R²，INVariant
      4. generator,一个乘法生成器，也是一个二次非剩余
      5. capacity,
      6. others…
   3. PrimeField,素数域的trait，包含如下的函数集合：
      1. from_{repr,intorepr}，即根据一个大数构造一个有效域出来
      2. from_randombytes，根据一个bytes返回有限域中的一个元素
      3. characteristic，不知道，实现上返回了模数
      4. …
   4. SquareRootField,支持高效的平方根操作的field,包含以下函数：
      1. legendre,返回勒让得符号
      2. sqrt,…，平方根操作相关
2. 其他
3. 枚举变量勒让德符号，包括0,平方根剩余、平方根非剩余三种
4. BitIterator,结构体包含变量的指针及其长度，可以遍历
5. macros
   1. impl_{filedintobigint}:为大数构建对应的有限域！
6. 函数
   1. batch_inversion: AES算法中涉及到的inversion操作

1. trait
   1. UniformRandom
      1. 包含有一个函数，uniform。给定一个随机数，返回自身。

1. trait
   1. Share，一个复杂的trait，本身是一个变量，包含以下函数：
      1. share，将一个随机数一分为两个AdditiveShare变量
      2. share_{withrandomness}，完成1所用
      3. randomize_localshare(&AdditiveShare<Self>,&self::Ring)，使用ring将当前的share岁计划.
2. Struct
   1. AdditiveShare,结构体,只有一个share类型的参数inner.方法包括：
      1. combine，解密
      2. add_constant…
   2. ShareIterator, 顾名思义，Share的一个iterator
3. others
   1. 类型：FixedPoint<FixedPointparameters>
      1. From <Additiveshare<FixedPoint<Fixedpointparameters>>> 函数
      2. 为FixedPoint<FixedPointparameters> 实现Share trait
         1. 此时，Ring便是Field，constant类型与FixedPoint<FixedPointparameters>相同

1. struct

略

略

1. LayerDims, 包含inputdims和outputdims
2. Layer, 包含线性和非线性
3. LayerInfo, 包含layerdims和linearlayerinfo等东西

其中linearlayer包含如下：

pub enum LinearLayer<F, C> {
    Conv2d {
          dims: LayerDims,
          params: Conv2dParams<F, C>,
    },
    FullyConnected {
          dims: LayerDims,
          params: FullyConnectedParams<F, C>,
    },
    FullyConnectedD {
          dims: LayerDims,
          params: FullyConnectedParamsD<F, C>,
    },
    AvgPool {
          dims: LayerDims,
          params: AvgPoolParams<F, C>,
    },
    Identity {
          dims: LayerDims,
    },
}

linear layer info包含如下：

pub enum LinearLayerInfo<F, C> {
    Conv2d {
          kernel: (usize, usize, usize, usize),
          padding: Padding,
          stride: usize,
    },
    FullyConnected,
    FullyConnectedD,
    AvgPool {
          pool_h: usize,
          pool_w: usize,
          stride: usize,
          normalizer: C,
          _variable: PhantomData<F>,
    },
    Identity,
}

想查找哪些layer，请自己查。

tensors主要包括Input<T>和Output<T>两种范型，二者都是四维张量。 T的实例化一般就是share和AdditiveShare。

此处比较简单，故略

1. enum
   1. EvalMethod, 其实就是device，是cpu还是cuda
2. trait
   1. Evaluate，相当于pytorch中的forward，包含两种函数，一个是在cpu上forward，另一个是cuda上
3. struct
   1. NeuralNetwork,包含一个layer的Vec，还有一个EvalMethod。包含以下函数：
      1. validate，返回一个bool值，代表该神经网络是否有效前一层的输出是否贴合后一层的输入
      2. from_{numpy,给定npy文件的路径}，读取得到神经网络模型中的所有参数
      3. Ealuate trait实现
   2. NeuralArchitecture,包含Vec<LayerInfo<F,C>>，主要就是介绍神经网络的结构信息

1. struct & enum
   1. Conv2D,Fullyconnected, 二者都是包含了四个变量
      1. Metadata:有关于该层神经网络的一些元信息，被C++侧定义
      2. ClientFHE:同态加密的一些需求，如加密器，解密器等
      3. ClientShares:顾名思义
   2. SealclientCG,上述两种中的一种
2. trait
   1. ClientCG,封装了上述结构体一些必须的操作，包括：
      1. 参数， 包括密钥、层信息、输入维度、输出维度等。
      2. 预处理
      3. 后处理
      4. 解密

1. struct
   1. SealClientGen，仅包含一个参数，即上面提到的ClientFHE
2. trait
   1. ClientGen，trait，包含三个函数
      1. new，略
      2. triples_preprocess
      3. triples_postprocess

1. struct

   1. KeyShare. KeyShare便是C++版里的SerialCT,其定义为：

          pub struct SerialCT {
          pub inner: *mut ::std::os::raw::c_char,
          pub size: u64,
      }
      

2. trait
   1. KeyShare,最主要的函数就是generate。该函数会基于密钥构建出一个包含了同态加密和解密的函数

类似于client_cg,略

类似于client_gen,略

1. struct

   1. SealCT: SerialCT的rust封装，其格式类似于：

      pub struct SerialCT {
          pub inner: *mut ::std::os::raw::c_char,
          pub size: u64,
      }
      

   2. 包含如下函数： en(de)crypt_vec，顾名思义，加解密一个向量