Multi-Party Computation (MPC) řešení: Jak je nejlépe využít?

Multi-Party Computation (MPC) je technologie, která umožňuje bezpečné zpracování a sdílení dat mezi více stranami, aniž by jedna strana měla přístup k úplné sadě dat.

Tento typ distribuovaného počítání získává v posledních letech na popularitě, protože jeho užitečnost zahrnuje bezpečné provádění výpočtů s osobními údaji (PII), aniž by účastníci měli přístup k nezpracovaným datům. Aby bylo zajištěno, že žádný z účastníků nebude mít přístup ke všem datům, vyvinuli kryptologové různé protokoly, které stranám umožňují rozdělit a sdílet zašifrované části dat mezi sebou.

Co je to vícestranný výpočet?

MPC je ve svém jádru technologie, která umožňuje více stranám počítat data, aniž by jedna strana měla přístup k nezpracovaným datům. Dosáhli toho rozdělením dat na kousky a jejich zašifrováním, aby je žádný účastník nemohl dešifrovat sám.

Klíčovou součástí MPC je to, že umožňuje výpočty na zašifrovaných datech, takže účastníci nemohou vidět, na čem ostatní strany provádějí výpočty nebo jaké výsledky z procesu získávají.

Historie MPC

Multi-party computing (MPC) se poprvé objevil v 1970. letech XNUMX. století, kdy legenda čínské kryptografie Andrew Yao vytvořil protokol Garbled Circuits Protocol, který umožňoval dvěma stranám počítat data bez odhalení jejich vstupů. Jeho problém milionářů uvedl jednoduchý příklad systému dvou stran MPC.

V roce 1987 se zrodil protokol GMW (Goldreich–Micali–Wigderson), který umožňoval skutečně platformy pro více stran, a v roce 2008 měl MPC svůj reálný debut v dánské aukci s uzavřenou nabídkou cukrové řepy, která chránila soukromí všech nabízejících. zapojený. To znamenalo začátek nového revolučního způsobu provádění bezpečných digitálních transakcí s více účastníky.

Jak funguje vícestranný výpočet?

MPC používá šifrovací techniky, jako je tajné sdílení a homomorfní šifrování, aby bylo možné rozdělit a sdílet zašifrované části dat mezi více stranami. Tajné sdílení zahrnuje rozdělení části informace do několika složek, přičemž každá strana obdrží pouze jednu část, což znamená, že žádná z nich nemá přístup k úplným datům. Homomorfní šifrování se používá k umožnění výpočtů na zašifrovaných datech, což znamená, že nevystavují citlivé informace ve formě prostého textu.

Příklad pro ilustraci toho, jak funguje vícestranný výpočet

Řekněme, že tři společnosti, A, B a C, chtějí spolupracovat na projektu, ale nedůvěřují si natolik, aby sdílely svá citlivá data. Pomocí řešení MPC mohou mezi sebou bezpečně rozdělit data a provádět s nimi výpočty, přičemž žádný z nich nemá přístup k nezpracovaným informacím.

Za prvé, A, B a C použijí tajné algoritmy sdílení k rozdělení dat do několika komponent. Každá společnost pak tyto kusy zašifruje pomocí homomorfních šifrovacích algoritmů a pošle je dalším dvěma účastníkům. Nyní mají všechny tři strany navzájem zašifrované části dat, ale žádná z nich je nemůže dešifrovat sama a získat přístup k úplné sadě informací.

Dále mohou A, B a C provádět výpočty se zašifrovanými daty, aniž by je museli dešifrovat. To znamená, že každý účastník vidí pouze své vlastní příspěvky, a přitom může na projektu spolupracovat. A konečně, protože žádný z těchto účastníků nemá vzájemný přístup k nezpracovaným datům, mohou si být jisti, že jejich vlastní informace jsou v bezpečí.

Proč se MPC nazývá výpočet pro zachování soukromí?

Data jsou v dnešním světě nenahraditelným nástrojem s mnoha světově nejrevolučnějšími a nejprogresivnějšími pokroky, které lze přímo vysledovat. Sdílení dat však až příliš často přináší nevyčíslitelná rizika narušení soukromí nebo dokonce ztráty kontroly.

Multi-Party Computation (MPC) nabízí kreativní řešení tohoto problému a pomáhá vytvořit novou online atmosféru, kde strany mohou přistupovat k určitým typům dat, aniž by byla ohrožena bezpečnost informací jiných osob nebo jejich vlastních.

MPC používá zabezpečené algoritmy, které nevystavují žádná data kromě výsledků, což znamená, že strany mohou činit důležitá rozhodnutí, aniž by odhalily osobní údaje nebo porušily práva na soukromí ostatních. Tato technologie by mohla způsobit revoluci v zabezpečení dat, jak ji známe, a připravit cestu pro bezpečnou budoucnost plnou příležitostí plynoucích z užitečného sdílení informací.

Výhody vícestranných výpočetních řešení

Řešení MPC nabízí širokou škálu výhod, včetně:

• Zvýšená bezpečnost – Rozdělením zašifrovaných dat a nezveřejňováním nezpracovaných dat v žádném bodě zajišťuje MPC, že žádná jediná strana nebude mít přístup ke všem informacím. Díky tomu je ideálním řešením pro zpracování vysoce citlivých informací, jako jsou PII nebo lékařské záznamy.

• Vylepšené soukromí – Protože každý účastník obdrží pouze část celkového souboru dat a žádná strana nemá přístup ke všem informacím, MPC také pomáhá zlepšit soukromí tím, že zabrání kterékoli straně profilovat jednotlivce.

• Vylepšená rychlost a škálovatelnost – řešení MPC mohou spouštět výpočty paralelně, což znamená, že jsou schopna rychle zpracovat velké množství dat. To je zvláště výhodné pro úlohy, jako je strojové učení, které vyžadují hodně výpočetního výkonu.

Nevýhody vícestranných výpočetních řešení

Mezi hlavní nevýhody řešení MPC patří:

• Vyšší náklady – Implementace a provoz řešení MPC vyžaduje více zdrojů než tradiční výpočetní techniky. To zahrnuje nutnost zakoupit hardware, software a další nástroje potřebné pro nastavení.

• Složitost – Nastavení systému MPC může být složité kvůli dalším potřebným kryptografickým technikám. To může také ztížit odstraňování problémů a ladění, protože jakékoli problémy je třeba řešit mezi více stranami.

• Nízká rychlost – Vzhledem k tomu, že řešení MPC spouští výpočty na šifrovaných datech, mohou často běžet pomaleji než tradiční výpočetní procesy. To znamená, že úkoly vyžadující velké množství výpočetního výkonu mohou trvat déle.

MPC aplikace v reálném světě

Genetické testování

Genetici používají MPC k analýze genetických dat. Namísto odesílání nezpracovaných sekvencí DNA přes internet každá strana zašifruje svá vlastní data a odešle je na server třetí strany, kde může MPC porovnávat, analyzovat a interpretovat výsledky, aniž by všechny strany odhalovaly své individuální informace.

finanční transakce

MPC můžete použít k zabezpečení finančních transakcí. Toho lze dosáhnout rozdělením dat na více částí a jejich zpracováním v bezpečném prostředí MPC, čímž se zajistí, že žádná jediná strana nebude mít přístup ke všem informacím. Díky tomu je ideální pro řešení digitálních plateb, jako jsou směnárny kryptoměn, kde je soukromí nanejvýš důležité.

Lékařský výzkum

Řešení MPC můžete použít ke sdílení a analýze velkého množství lékařských dat. Zašifrováním dat před jejich odesláním má každá strana přístup k určitým informacím, které neohrožují soukromí nebo bezpečnost žádné jiné osoby. Díky tomu je MPC ideálním řešením pro klinické studie a další výzkumné projekty zahrnující citlivá data pacientů.

Prahové přihlášení v blockchainech

MPC může chránit digitální podpisy v různých blockchain projekty. Dosáhli toho rozdělením podpisu mezi více účastníků, takže žádná strana nemá přístup k celému podpisu. Tím je zajištěno, že digitální podpisy zůstanou bezpečné a odolné proti neoprávněné manipulaci, i když je jedna strana kompromitována.

Bezpečné alternativy k MPC

Kryptografické metody

Kryptografické metody jsou nedílnou součástí počítačové bezpečnosti, která nám umožňuje bezpečně ukládat a přenášet citlivá data. Dvě z hlavních kryptografických metod používaných pro tento účel jsou homomorfní šifrování a důkazy s nulovou znalostí.

Homomorfní šifrování využívá matematické vzorce, které umožňují výpočet zašifrovaných dat bez předchozího dešifrování, což usnadňuje bezpečné sdílení dat bez ohrožení soukromí.

Důkazy s nulovými znalostmi poskytují matematické techniky k ověření pravdy o informacích, aniž by prozrazovaly jejich detaily, což je činí extrémně užitečnými při nakládání s důvěrnými informacemi.

Další technikou používanou v kryptografii je diferenciální soukromí, které přidává kontrolované množství náhodnosti ke shromážděným datům, čímž brání zlomyslným stranám získat osobní údaje uživatelů. Kryptografické metody nám v podstatě nabízejí větší kontrolu nad našimi daty tím, že poskytují zvýšenou úroveň zabezpečení a ochrany proti narušení dat.

Metody podporované AI/ML

Metody podporované AI/ML pomáhají podporovat další generaci iniciativ zaměřených na soukromí. Dvě klíčové techniky, které umožňují tento posun, jsou syntetická data a federované učení.

Syntetická data jsou formou umělé inteligence, která vytváří datové body, které replikují distribuci relevantních charakteristik, aniž by ve skutečnosti využívaly skutečné informace.

Federované učení je forma distribuované techniky strojového učení, kde analytici trénují modely napříč více datovými sadami současně, aniž by riskovali ohrožení jakýchkoli důvěrných nebo citlivých informací v nich uložených.

Společně tyto dvě metody umožňují lepší přesnost a silnější ochranu soukromí dat od začátku do konce, což nám umožňuje činit chytřejší rozhodnutí s větší jistotou.

Proč investovat do čističky vzduchu?

MPC je stále populárnější technologie umožňující bezpečné zpracování dat mezi více stranami, přičemž žádná z nich nemá přístup ke kompletní sadě dat. Využívá kryptografické techniky, jako je tajné sdílení a homomorfní šifrování, k rozdělení a šifrování částí dat, čímž je zajištěno, že žádný z účastníků nebude mít přístup k nezpracovaným datům nebo z nich profilovat kohokoli.

Se svými mnoha výhodami, včetně zvýšené bezpečnosti, lepšího soukromí a vyšší rychlosti a škálovatelnosti, nabízí řešení MPC pro organizace výkonné řešení pro bezpečné a efektivní zpracování citlivých dat.