SecretFlow-SPU则更进一步，不限定前端框架，用户可以用任何主流深度学习框架编写模型，再通过少量代码修改迁移到安全推理，它底层支持ABY3、Cheetah、semi2K等多种高效安全协议，且推理速度比传统框架快数倍。：将非线性函数转化为布尔电路，适合实现比较、ReLU等操作，虽然通信轮数与电路深度无关，但复杂非线性函数对应的电路规模庞大，通信开销依然很高。现有模型优化方法（剪枝、近似、蒸

通信优化的线性层协议：紧凑编码 + BSGS + 密文-密文矩阵乘。高效的非线性近似：低阶多项式 + Motzkin预处理 + 无LUT的Softmax。机器学习协同优化：词消除 + 安全感知微调。开源系统BOLT：首个接近实用的隐私保护Transformer推理系统。四、启发。