更新：此貼文和相關圖片在 2025年5月29日 更新，以反映 KAIST 成為 APMC 節點合作夥伴。
AMPC，即匿名多方計算，已經發佈。這是由 World 開發的次世代開源量子安全多方計算（SMPC）系統，可匿名化並安全地保護經 Orb 驗證的 World ID 持有者的虹膜編碼。它利用NVIDIA H100 GPU作為主要計算平台，每秒可以進行多達5000萬次成對唯一性比較。
AMPC通過消除提交虹膜碼的需求和在驗證過程中避免明文漢明距離來提供額外的隱私保護。 它還與可信任的第三方機構合作，包括 Nethermind、埃朗根-紐倫堡大學 (FAU)、韓國科學技術院 (KAIST) 和 UC 柏克萊負責任去中心化智慧研究中心 (RDI)。 AMPC 現由這些獨立且受信任的組織專營，World Foundation 和 Tools For Humanity 均不作為 AMPC 的參與方。PC.
隱私和性能的新標準
隨著AMPC的發布，World 基金會與TACEO、Inversed Tech、Modulus Labs及Automata合作，在保護隱私的生物特徵驗證方面邁出了另一個重大步伐。
與其前身相似，AMPC融合了最新的密碼學多方協議進展，並進一步改進了先進技術。 這確保了虹膜碼永遠不會離開使用者的設備。 相反，虹膜數據直接在Orb上進行加密處理，並保持匿名。 只有匿名的資料，這些資料都是秘密共享且端到端加密的，會被分別發送至AMPC設置的每個計算節點。
AMPC的一個主要改進是在處理相似性比較的方式上。 在先前的版本中，使用明文配對的漢明距離來確定註冊過程的結果。 在AMPC中，僅揭示二進制結果：不管使用者是否匹配。 這種方法進一步提升了隱私。
此外，用於在生物特徵驗證過程中過濾噪音並突出虹膜相關特徵的虹膜遮罩現在也被秘密共享，確保它們在任何階段都不以明文形式存在。 這消除了一個訊息，進一步增強了使用者的隱私保護。 該架構允許使用者的生物特徵在整個過程中保持安全、私密和匿名。
利用高階硬體以獲得卓越性能
為了達到全球規模生物識別驗證所需的高吞吐量，AMPC利用GPU作為主要計算平台。 AMPC協議已經完全使用NVIDIA CUDA實現，整體上每秒約可進行5000萬次成對比較。
每個計算節點由一台具有八個NVIDIA H100 GPU的AWS p5.48xlarge實例組成。 這些實例通過遠端直接記憶體存取（RDMA）提供大約3200 Gbps的頻寬和20 exaflops的計算性能。 此配置足以應對當前將近700萬名Orb驗證使用者的規模及驗證高峰負載。
不僅唯一性檢查本身，而且從SMPC到AMPC的過渡也設計得具備最高的安全性和隱私考量。 此遷移過程涉及底層加密秘密共享工作的變化，完全基於SMPC，意味著在升級過程中從未處理或暴露任何生物識別資料。 這確保了使用者隱私在整個過渡過程中得到維護。
一個去中心化和透明的方法
AMPC標誌著去中心化和透明化的重要一步。
World 基金會已與Nethermind合作，這是一家值得信賴和聲譽良好的區塊鏈和研究工程公司，營運獨立數據庫以儲存匿名化資料。 其他獨立營運商包括德國的 弗里德里希-亞歷山大大學埃朗根-紐倫堡 和美國的 加州大學柏克萊負責任去中心化智能中心 (RDI)。
此外，瑞士蘇黎世大學區塊鏈中心 已承諾協助推進匿名資料的安全儲存。 這一轉變將幫助建立一個全球去中心化系統，確保任何實體都無法訪問生物特徵資料。
為了進一步加強社群監督，已成立一個治理委員會，將包括獨立的外部領域專家。 該委員會將協調和監督更新，確保問責並管理第三方在AMPC設置中運行計算節點的上線。
為未來擴展
AMPC的未來路線圖包括許多旨在擴展系統以供未來增長的改進。 這些最終也旨在降低計算需求，使新第三方更容易加入網絡。 此外，可信執行環境 (TEEs) 正在開發中，以盡量減少對於那些受信AMPC方的操控空間。
像其前身一樣，AMPC 當然是開源的。 透明性是建立隱私保護技術信任的關鍵，我們邀請社群來審視、貢獻並基於我們的工作進行建構。
邁向生物識別系統前所未有的隱私
AMPC 不僅是生產中最大的 SMPC 系統之一，還通過利用高階 GPU 來大幅提升性能，開創了新的局面。 這些技術為隱私、安全性和可擴展性樹立了新的標準，同時推動了生物識別驗證的進步。
我們對 AMPC 所代表的進步感到自豪，並對其在保護使用者隱私的同時，實現全球範圍的生物識別唯一性驗證所帶來的影響感到興奮。 我們也為廣泛的貢獻者和領域專家感到自豪，正是他們的幫助帶來了這次的新的升級。
關於 AMPC 所使用技術的詳細描述，請參閱論文，大型MPC：將私人虹膜碼唯一性檢查擴展到數百萬使用者。