┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    应用业务层                                 │
│  会议效能仪表盘 · 协作画像报告 · 智能纪要生成 · 风险预警       │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                    隐私计算中台                               │
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐           │
│  │ 本地扰动引擎 │  │ 聚合查询引擎 │  │ 隐私预算管理 │           │
│  │ (LDP/RR)    │  │ (Gaussian/  │  │ (树状/滑动  │           │
│  │             │  │  Laplace)   │  │  窗口核算)  │           │
│  └─────────────┘  └─────────────┘  └─────────────┘           │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                    数据采集与治理层                            │
│  音视频流解析 · 语音识别(ASR) · 发言人分离 · 行为特征向量化     │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

# 伪代码：会议行为特征向量标准化定义
class MeetingBehaviorVector:
    def __init__(self, user_id: str, meeting_id: str):
        self.features = {
            "speak_duration_sec": 0.0,           # 总发言时长
            "speak_turns": 0,                    # 发言轮次
            "interruption_count": 0,             # 打断次数
            "question_count": 0,                 # 提问次数
            "agreement_signals": 0,              # 赞同信号(点头/语气词)
            "screen_share_duration_sec": 0.0,    # 共享屏幕时长
            "chat_message_count": 0,             # 即时消息条数
            "late_join_minutes": 0.0,            # 迟到分钟数
            "early_leave_minutes": 0.0,          # 早退分钟数
            "camera_on_ratio": 0.0,              # 开摄像头比例
            "mute_toggle_count": 0               # 静音切换次数
        }
    
    def l2_sensitivity(self) -> float:
        """L2敏感度上界：单用户单会话最大贡献"""
        # 假设单会话上限：发言 3600s、轮次 50、打断 10...
        return math.sqrt(3600**2 + 50**2 + 10**2 + ... )  # 约 3600.5

# 伪代码：随机化响应扰动器 (针对离散计数特征)
class LDPCountPerturber:
    def __init__(self, epsilon: float, max_count: int = 100):
        self.epsilon = epsilon
        self.p = math.exp(epsilon) / (math.exp(epsilon) + 1)
        self.max_count = max_count
    
    def perturb(self, true_count: int) -> int:
        # 截断
        true_count = min(true_count, self.max_count)
        # 二值化编码 + 随机翻转
        noisy_bits = []
        for i in range(self.max_count.bit_length()):
            bit = (true_count >> i) & 1
            if random.random() > self.p:
                bit = 1 - bit
            noisy_bits.append(bit)
        # 解码
        return sum(b << i for i, b in enumerate(noisy_bits))

# 伪代码：服务端聚合查询器
class DPAggregator:
    def __init__(self, epsilon: float, delta: float, clip_norm: float):
        self.sigma = clip_norm * math.sqrt(2 * math.log(1.25/delta)) / epsilon
        self.clip_norm = clip_norm
    
    def query(self, raw_vectors: List[np.ndarray]) -> np.ndarray:
        # 1. 裁剪
        clipped = [v / max(1, np.linalg.norm(v) / self.clip_norm) for v in raw_vectors]
        # 2. 求和
        sum_vec = np.sum(clipped, axis=0)
        # 3. 加噪
        noise = np.random.normal(0, self.sigma, size=sum_vec.shape)
        noisy_sum = sum_vec + noise
        # 4. 后处理：非负投影、归一化
        return np.maximum(noisy_sum, 0)

# dp_sgd_config.yaml
model:
  architecture: "TransformerEncoder"
  input_dim: 64          # 行为特征维度
  hidden_dim: 128
  num_layers: 3
  num_heads: 4
  num_labels: 12         # 协作角色分类数

dp:
  optimizer: "DPSGD"
  l2_norm_clip: 1.0      # 梯度裁剪阈值
  noise_multiplier: 1.2  # σ = noise_multiplier * l2_norm_clip
  microbatch_size: 256   # 微批次大小
  batch_size: 4096       # 逻辑批次
  target_epsilon: 8.0    # 总隐私预算
  target_delta: 1e-5
  accountant: "rdp"      # Rényi DP 核算器

training:
  epochs: 50
  lr: 1e-3
  lr_scheduler: "cosine"
  early_stopping_patience: 5

compliance:
  dpia_report_id: "DPIA-2024-VC-001"
  consent_version: "v3.2"
  data_retention_days: 90
  audit_log_enabled: true

{
  "audit_log": {
    "request_id": "req_20241219_001",
    "timestamp": "2024-12-19T10:30:00+08:00",
    "operator": "analytics_engine",
    "query_type": "histogram",
    "target": "speak_duration_distribution",
    "dp_mechanism": "gaussian",
    "params": {
      "epsilon": 0.8,
      "delta": 1e-6,
      "clip_norm": 3600.0,
      "sigma": 4500.0
    },
    "privacy_accountant": {
      "method": "rdp",
      "alpha": 32,
      "spent_epsilon": 0.8,
      "spent_delta": 1e-6,
      "cumulative_epsilon": 2.3,
      "cumulative_delta": 3e-6
    },
    "compliance_check": {
      "dpia_ref": "DPIA-2024-VC-001",
      "consent_verified": true,
      "purpose_bound": "meeting_efficiency_analysis",
      "result": "PASS"
    },
    "output_hash": "sha256:a1b2c3d4..."
  }
}

## 合规交付清单 - 版本 v2.1

### ✅ 数据层
- [ ] 原始音视频流仅在内存处理，不落盘持久化
- [ ] 行为特征向量生成即时 LDP 扰动，原始向量不出客户端
- [ ] 服务端聚合查询全链路 DP 保护，支持 RDP 核算
- [ ] 数据分级分类标记完备，敏感字段加密存储 (AES-256-GCM)

### ✅ 模型层
- [ ] DP-SGD 训练流水线集成 Opacitor / TensorFlow Privacy
- [ ] 隐私预算自动核算、阈值告警、熔断降级机制验收通过
- [ ] 模型版本管理：含 ε、δ、数据集版本、超参数、评测报告
- [ ] 成员推断/属性推断攻击红队测试通过

### ✅ 业务层
- [ ] 画像标签白名单制，每标签关联法据、DP策略、留存期
- [ ] 自动化决策场景识别清单，均配置人工复核入口
- [ ] 用户权利响应接口：查阅、更正、删除、撤回、可携带
- [ ] 仪表盘展示数据均为 DP 后结果，附带置信区间提示

### ✅ 运营层
- [ ] 隐私影响评估 (DPIA) 报告备案，年度更新
- [ ] 供应链 SDK 合规清单，季度轮询审计
- [ ] 应急预案演练：数据泄露、预算超支、模型异常、投诉处置
- [ ] 合规培训覆盖率 100%，考核通过率 95%+

### ✅ 审计层
- [ ] 全链路审计日志不可篡改 (WORM 存储 ≥ 3 年)
- [ ] 关键操作双人复核、关键参数变更留痕
- [ ] 外部第三方合规审计报告 (ISO 27701 / ISO 27001 附录 A)

# .gitlab/ci/privacy_redteam.yml
stages:
  - privacy_unit_test
  - redteam_simulation
  - compliance_gate

privacy_unit_test:
  stage: privacy_unit_test
  script:
    - python -m pytest tests/privacy/ -v --tb=short
    # 1. 敏感度单测：验证 clip_norm 覆盖 99.9% 真实梯度范数
    # 2. 账户单测：RDP 核算器 vs 手工推导误差 < 1e-6
    # 3. 机制单测：Laplace/Gaussian/Exponential 机制分布拟合度 KS 检验 p > 0.05

mia_attack:
  stage: redteam_simulation
  variables:
    TARGET_MODEL: "registry.infra/collab-profile:v${CI_COMMIT_SHORT_SHA}"
    AUX_DATA: "s3://compliance-audit/aux_data/employee_public_corpus.parquet"
  script:
    - |
      python -m redteam.mia 
        --model $TARGET_MODEL 
        --aux-data $AUX_DATA 
        --shadow-models 16 
        --attack-threshold 0.65 
        --output-report artifacts/mia_report.json
    - |
      # 门禁：若 AUC > 0.65 则流水线阻断
      python -c "
      import json, sys
      r = json.load(open('artifacts/mia_report.json'))
      if r['auc'] > 0.65:
          print(f'🚨 MIA AUC {r["auc"]:.3f} 超标，阻断发布')
          sys.exit(1)
      "

aia_attack:
  stage: redteam_simulation
  script:
    - |
      python -m redteam.aia 
        --target-attr "health_status" 
        --proxy-features "pause_duration,technical_term_freq" 
        --dp-mechanism "dp-sgd" 
        --epsilon 8.0 
        --output artifacts/aia_report.json

model_inversion:
  stage: redteam_simulation
  rules:
    - if: $CI_PIPELINE_SOURCE == "schedule"  # 仅定时/手动触发，耗时久
  script:
    - |
      python -m redteam.mi 
        --target-layer "voice_embedding" 
        --init-strategy "gaussian_noise" 
        --optim-steps 5000 
        --similarity-threshold 0.8 
        --output artifacts/mi_report.json

compliance_gate:
  stage: compliance_gate
  needs: [mia_attack, aia_attack, model_inversion]
  script:
    - python tools/compliance_gate.py --policy config/privacy_policy.yaml
  allow_failure: false

# defense/hardening.py
class PrivacyHardeningWrapper(nn.Module):
    """
    封装模型推理/训练的防御层，零侵入业务代码
    """
    def __init__(self, model, config):
        super().__init__()
        self.model = model
        self.config = config
        
        # 1. 输出扰动层（针对 MIA/MI）
        self.output_perturber = GaussianMechanism(
            sigma=config.output_noise_sigma,  # 独立于训练噪声的推理噪声
            clip_norm=config.output_clip_norm
        )
        
        # 2. 梯度压缩 + 稀疏化（针对 AIA/后门，减少信息泄露面）
        self.grad_compressor = TopKCompressor(ratio=0.01)  # 仅保留 Top 1% 梯度
        
        # 3. 特征去相关投影（针对 AIA，切断敏感属性与任务特征相关性）
        self.decorrelator = AdversarialDecorrelator(
            sensitive_attrs=["health", "political_lean"],  # 需标注少量辅助数据
            lambda_adv=0.3
        )
        
        # 4. 知识蒸馏脱敏教师模型（针对 MI，发布学生模型而非教师模型）
        self.teacher = None  # 训练阶段加载，推理阶段丢弃

    def forward(self, x, mode="inference"):
        logits = self.model(x)
        
        if mode == "inference":
            # 推理时加噪：满足 (ε_inf, δ)-DP，独立核算预算
            return self.output_perturber(logits)
        
        elif mode == "training":
            # 训练时：对抗去相关 + 梯度压缩
            task_loss = self.task_loss(logits, y)
            adv_loss = self.decorrelator(logits, sensitive_labels)
            total_loss = task_loss + self.config.lambda_adv * adv_loss
            
            # 反向传播后压缩梯度再送入 DP-SGD Optimizer
            total_loss.backward()
            self.grad_compressor.compress_(self.model.parameters())
            return total_loss

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    跨组织协作画像联邦学习拓扑                                  │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                             │
│   ┌──────────────┐     ┌──────────────┐     ┌──────────────┐               │
│   │  企业 A      │     │  企业 B      │     │  企业 C      │   ... 参与方   │
│   │  (数据方)    │     │  (数据方)    │     │  (数据方)    │               │
│   │              │     │              │     │              │               │
│   │  本地特征:   │     │  本地特征:   │     │  本地特征:   │               │
│   │  文本/音频/  │     │  文本/视频/  │     │  文本/屏幕/  │               │
│   │  行为向量    │     │  行为向量    │     │  行为向量    │               │
│   │              │     │              │     │              │               │
│   │  本地 DP-SGD │     │  本地 DP-SGD │     │  本地 DP-SGD │               │
│   │  (ε_local)   │     │  (ε_local)   │     │  (ε_local)   │               │
│   └──────┬───────┘     └──────┬───────┘     └──────┬───────┘               │
│          │                    │                    │                        │
│          │  加密模型更新      │  加密模型更新      │  加密模型更新          │
│          ▼                    ▼                    ▼                        │
│   ┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐     │
│   │                  安全聚合服务器 (Secure Aggregation Server)        │     │
│   │  • 协议: SecAgg+ (Bonawitz et al.) / LightSecAgg                  │     │
│   │  • 功能: 密文求和、掉线容错、恶意更新检测 (异常检测 + 可验证计算)   │     │
│   │  • 信任假设: 诚实多数 / TEE 硬件根信任 / 委员会轮换                │     │
│   └────────────────────────────┬─────────────────────────────────────┘     │
│                               │                                            │
│                               │ 全局模型 (加密)                             │
│                               ▼                                            │
│   ┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐     │
│   │                    全局差分隐私协调器                                │     │
│   │  • 核算全局 ε_global = f(ε_local, 采样率, 轮数)                     │     │
│   │  • 动态调整各方 ε_local 配额 (基于贡献度/数据质量)                   │     │
│   │  • 生成合规审计凭证 (ZK-SNARK 证明聚合正确性)                        │     │
│   └────────────────────────────┬─────────────────────────────────────┘     │
│                               │                                            │
│                               ▼                                            │
│   ┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐     │
│   │                    模型分发与版本管理                                │     │
│   │  • 签名验证 + 版本回滚 + 灰度发布                                    │     │
│   └──────────────────────────────────────────────────────────────────┘     │
│                                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

# vertical_fl/secure_boost.py
# 场景：企业 A 持有会议行为特征，企业 B 持有 CRM 销售业绩标签，联合训练「销售协作效能模型」

class VerticalSecureBoost:
    def __init__(self, party_a: ActiveParty, party_b: PassiveParty, crypto: PaillierContext):
        self.party_a = party_a  # 拥有标签 y，发起训练
        self.party_b = party_b  # 仅提供特征 x_b
        self.crypto = crypto    # 同态加密上下文
    
    def fit(self, n_rounds=50):
        for round_id in range(n_rounds):
            # 1. Party A 计算梯度 g, Hessian h，加密发送给 Party B
            g, h = self.party_a.compute_grad_hess()
            enc_g = self.crypto.encrypt_vector(g)
            enc_h = self.crypto.encrypt_vector(h)
            
            # 2. Party B 计算加密域下的最佳分裂点
            #    核心：Gain = (G_L^2 / H_L + G_R^2 / H_R - G^2 / H) / 2
            #    全程密文计算，Party B 看不见标签分布
            best_split_enc = self.party_b.find_best_split_encrypted(enc_g, enc_h)
            
            # 3. Party A 解密分裂增益，决定树结构，下发结构给 Party B
            best_split = self.crypto.decrypt(best_split_enc)
            if best_split.gain < self.min_gain:
                break
            
            structure = self.party_a.update_tree_structure(best_split)
            self.party_b.sync_tree_structure(structure)
            
            # 4. 叶子权重计算：Party A 明文算 w = -G/(H+λ)，Party B 同步
            leaf_weights = self.party_a.compute_leaf_weights()
            self.party_b.sync_leaf_weights(leaf_weights)
            
            # 5. 差分隐私：在 Party A 侧对叶子权重加噪 (中心化 DP)
            #    敏感度 Δ = 2 * clip_grad / (H_min + λ)
            noisy_weights = self.dp_perturb_leaf_weights(leaf_weights, round_id)
            self.party_a.apply_weights(noisy_weights)
            self.party_b.apply_weights(noisy_weights)
        
        # 最终模型：Party A 持有完整树结构+权重，Party B 仅持有特征分裂规则
        return self.party_a.get_model(), self.party_b.get_model()

# budget/allocator.py
class ShapleyBudgetAllocator:
    """
    基于模态对下游任务 (如协作角色分类) 的边际贡献动态分配 ε
    """
    def __init__(self, modalities, total_epsilon=4.0, dp_mechanism="gaussian"):
        self.modalities = modalities  # ['text', 'prosody', 'action']
        self.total_epsilon = total_epsilon
        self.dp_mechanism = dp_mechanism
        self.utility_cache = {}  # 缓存联盟效用 v(S)
    
    def coalition_utility(self, subset: List[str]) -> float:
        """训练仅含 subset 模态的轻量模型，返回验证集 F1"""
        key = tuple(sorted(subset))
        if key in self.utility_cache:
            return self.utility_cache[key]
        
        # 快速代理：逻辑回归 / 浅层 MLP，5 折交叉验证
        X = np.hstack([self.modalities[m].features for m in subset])
        y = self.modalities['label'].values
        f1 = cross_val_score(LogisticRegression(max_iter=200), X, y, cv=5, scoring='f1_macro').mean()
        self.utility_cache[key] = f1
        return f1
    
    def shapley_value(self, modality: str) -> float:
        """蒙特卡洛近似 Shapley 值"""
        other_mods = [m for m in self.modalities if m != modality]
        n = len(other_mods)
        contributions = []
        
        for _ in range(200):  # 采样 200 次排列
            perm = np.random.permutation(other_mods)
            for i in range(n + 1):
                S = set(perm[:i])
                S_with = S | {modality}
                marginal = self.coalition_utility(list(S_with)) - self.coalition_utility(list(S))
                contributions.append(marginal)
        
        return np.mean(contributions)
    
    def allocate(self) -> Dict[str, float]:
        shapley = {m: self.shapley_value(m) for m in self.modalities}
        total_shapley = sum(shapley.values())
        
        # 比例分配，保底最小 ε 防止模态完全失效
        alloc = {}
        for m in self.modalities:
            base = 0.1  # 最小保障
            prop = (self.total_epsilon - base * len(self.modalities)) * (shapley[m] / total_shapley)
            alloc[m] = round(base + prop, 2)
        
        # 校正总和
        diff = round(self.total_epsilon - sum(alloc.values()), 2)
        alloc[max(alloc, key=alloc.get)] += diff
        
        return alloc

# 使用示例
allocator = ShapleyBudgetAllocator(
    modalities={
        'text': ModalityData(features=text_emb, label=y),
        'prosody': ModalityData(features=prosody_feat, label=y),
        'action': ModalityData(features=action_feat, label=y),
    },
    total_epsilon=4.0
)
print(allocator.allocate())
# 输出示例: {'text': 1.85, 'prosody': 0.95, 'action': 1.20}

# policy/privacy.rego (OPA/Rego 策略语言)
package compliance.privacy

# 1. 隐私预算硬性上限
deny[msg] {
    input.model.dp_config.total_epsilon > 8.0
    msg := sprintf("总隐私预算 ε=%.1f 超过上限 8.0", [input.model.dp_config.total_epsilon])
}

# 2. 敏感模态禁用检查
deny[msg] {
    input.model.features[_] == "voice_embedding"
    msg := "严禁使用声纹嵌入向量训练画像模型 (生物识别信息)"
}

deny[msg] {
    input.model.features[_] == "face_embedding"
    msg := "严禁使用人脸嵌入向量训练画像模型 (生物识别信息)"
}

# 3. DP-SGD 必须配置
deny[msg] {
    input.model.training.optimizer == "dp_sgd"
    not input.model.training.noise_multiplier
    msg := "DP-SGD 必须显式配置 noise_multiplier"
}

# 4. 红队测试门禁
deny[msg] {
    input.redteam.mia.auc > 0.65
    msg := sprintf("MIA 攻击 AUC=%.3f 超过阈值 0.65", [input.redteam.mia.auc])
}

deny[msg] {
    input.redteam.aia.acc_gain > 0.15
    msg := sprintf("AIA 攻击准确率提升=%.1f%% 超过阈值 15%%", [input.redteam.aia.acc_gain * 100])
}

# 5. 数据留存合规
deny[msg] {
    input.data.retention_days > 90
    input.data.category == "inferred_profile"
    msg := sprintf("推断画像留存 %d 天超过 90 天上限", [input.data.retention_days])
}

# 6. 第三方 SDK 白名单
deny[msg] {
    sdk := input.dependencies[_]
    not sdk.name in data.allowed_sdks
    msg := sprintf("未授权 SDK: %s v%s", [sdk.name, sdk.version])
}

graph LR
    A[代码提交] --> B[SAST/SCA 扫描]
    B --> C[单元测试 + 隐私单测]
    C --> D[构建镜像 + SBOM 生成]
    D --> E[部署预发布环境]
    E --> F[契约测试 + API 合规测试]
    F --> G[红队自动化评测 MIA/AIA/MI]
    G --> H{OPA 策略评估}
    H -- PASS --> I[人工合规复核]
    H -- FAIL --> J[阻断 + 生成整改工单]
    I --> K[灰度发布 5% 流量]
    K --> L[隐私指标实时监控 ε消耗/攻击指标]
    L --> M[全量发布]
    M --> N[生产环境审计日志归档]

// cmd/compliance-daemon/main.go
// 以 Sidecar 形式部署在每个推理 Pod 旁，实时拦截违规请求

func main() {
    // 1. 加载策略引擎
    opa := rego.New(
        rego.Query("data.compliance.runtime.allow"),
        rego.Load([]string{/etc/policy}, nil),
    ).PrepareForEval(context.Background())

    // 2. 订阅推理请求流 (通过 eBPF / Istio EnvoyFilter 镜像流量)
    reqChan := subscribeInferenceTraffic()

    for req := range reqChan {
        // 3. 运行时上下文构建
        input := map[string]interface{}{
            "user_id":       req.UserID,
            "model_version": req.ModelVersion,
            "features":      req.FeatureKeys,        // 仅特征名，不含值
            "purpose":       req.RequestHeader["X-Purpose"],
            "consent_ver":   req.RequestHeader["X-Consent-Version"],
            "timestamp":     time.Now().Unix(),
        }

        // 4. 策略评估
        results, err := opa.Eval(context.Background(), rego.EvalInput(input))
        if err != nil || !results[0].Expressions[0].Value.(bool) {
            // 5. 违规拦截：返回 403 + 审计日志 + 告警
            auditLog.Reject(req.RequestID, "RUNTIME_POLICY_VIOLATION", results)
            alerting.Fire("PrivacyPolicyViolation", map[string]string{
                "user": req.UserID, "model": req.ModelVersion,
            })
            continue
        }

        // 6. 隐私预算实时扣减 (Redis Lua 脚本原子操作)
        if !budgetStore.Consume(req.UserID, req.ModelVersion, 0.01) { // 每次推理消耗微量预算
            auditLog.Reject(req.RequestID, "BUDGET_EXHAUSTED", nil)
            continue
        }

        // 7. 放行
        forwardToModelServer(req)
    }
}

## 复盘报告：INC-XXXX-XX-XX

### 1. 事故摘要
- **时间**：YYYY-MM-DD HH:MM ~ HH:MM
- **等级**：P0/P1/P2
- **影响**：受影响用户数/租户数、合规风险等级、业务指标波动

### 2. 时间线
| 时间 | 事件 | 操作人/系统 | 备注 |
|------|------|-------------|------|
| T0   | 告警触发 / 用户投诉 | Monitoring / Support | |
| T1   | 确认故障性质 | Oncall Engineer | |
| T2   | 止损动作 (回滚/熔断/下线) | Oncall Engineer | 关键：止损耗时 < 30min |
| T3   | 根因定位 | Team | |
| T4   | 修复上线 | Team | |
| T5   | 验收通过 | QA / Compliance | |

### 3. 根因分析 (5Why / Fishbone)
- **直接原因**：
- **系统性原因**：
- **管理/流程缺陷**：

### 4. 整改措施 (Action Items)
| # | 措施描述 | 类型(代码/流程/工具/培训) | 责任人 | 截止日期 | 验收方式 | 状态 |
|---|---------|--------------------------|--------|----------|----------|------|
| 1 | | | | | | |
| 2 | | | | | | |

### 5. 知识沉淀
- 更新运维手册：
- 新增自动化测试：
- 策略规则变更：

# 隐私预算健康度
privacy_budget_health = 1 - (sum(rate(privacy_epsilon_spent_total[1h])) by (tenant) / privacy_epsilon_quota)

# 攻击面收敛度
attack_surface_convergence = 1 - (max(mia_auc, aia_acc_gain, mi_cos_sim) / threshold)

# 合规覆盖率
compliance_coverage = (models_with_dpia_approved + models_with_redteam_passed) / total_models_in_prod

# 用户权利响应 SLA
user_rights_sla = histogram_quantile(0.99, rate(delete_request_duration_seconds_bucket[24h])) < 72h

# 数据最小化程度
data_minimization_ratio = 1 - (raw_features_collected / features_actually_used_in_model)