团队比较不同安全参数下的计算开销，形成适用于教学的公开实验脚本。
把方法放进真实场景检验
研究人员在相同硬件与数据规模下比较多种隐私计算方案，记录通信量、运行时间和精度变化。
结果显示，提高安全参数会带来明显开销，不同任务不存在一套通用最优配置。
从一次验证走向下一步
下一阶段将公开基准脚本，并补充故障恢复测试。
本项工作由计算机与人工智能学院教师、本科生与相关专业伙伴共同推进。团队将在保留原始记录的基础上继续复核，使“跨机构隐私计算实验完成基准测试”不只停留在一次展示，而能成为后续研究和课程实践的起点。