Multi-Party Computation (MPC) rešitve: kako jih najbolje izkoristiti?

Multi-Party Computation (MPC) je tehnologija, ki omogoča varno obdelavo podatkov in skupno rabo med več strankami, pri čemer nobena stranka nima dostopa do celotnega nabora podatkov.

Ta vrsta porazdeljenega računalništva se v zadnjih letih vse bolj uveljavlja, saj njegova uporabnost vključuje varno izvajanje izračunov na podatkih, ki omogočajo osebno identifikacijo (PII), brez dostopa udeležencev do neobdelanih podatkov. Da bi zagotovili, da noben udeleženec nima dostopa do vseh podatkov, so kriptologi razvili različne protokole, ki strankam omogočajo razdelitev in izmenjavo šifriranih kosov podatkov med seboj.

Kaj je večstransko računanje?

V svojem bistvu je MPC tehnologija, ki omogoča več strankam, da izračunajo podatke, pri čemer nobena stranka nima dostopa do neobdelanih podatkov. To so dosegli tako, da so podatke razdelili na dele in jih šifrirali, tako da jih noben udeleženec ne more dešifrirati sam.

Ključna komponenta MPC je, da omogoča računanje na šifriranih podatkih, tako da udeleženci ne morejo videti, na čem druge strani izvajajo izračune ali kakšne rezultate dobijo iz procesa.

Zgodovina MPC

Multi-party computation (MPC) je prvič poskrbel za pljusk v sedemdesetih letih prejšnjega stoletja, ko je legenda kitajske kriptografije Andrew Yao ustvaril protokol popačenih vezij, ki je dvema strankama omogočil izračunavanje podatkov, ne da bi razkrila svoje vnose. Njegov Millionaires' Problem je navedel preprost primer MPC dvostrankarskega sistema.

Leta 1987 se je rodil protokol GMW (Goldreich–Micali–Wigderson), ki je omogočil resnično večstranske platforme, leta 2008 pa je MPC prvič nastopil v resničnem svetu na danski dražbi sladkorne pese z zaprtimi ponudbami, ki je ohranila zasebnost vseh ponudnikov. vključeni. To je pomenilo začetek revolucionarnega novega načina izvajanja varnih digitalnih transakcij z več udeleženci.

Kako deluje večstransko računanje?

MPC uporablja kriptografske tehnike, kot sta deljenje skrivnosti in homomorfno šifriranje, da razdeli in deli šifrirane dele podatkov med več stranmi. Skrivna skupna raba vključuje razdelitev podatka na več komponent, pri čemer vsaka stran prejme samo en del, kar pomeni, da nobena od njih nima dostopa do vseh podatkov. Homomorfno šifriranje se uporablja za omogočanje izračunov na šifriranih podatkih, kar pomeni, da ne razkrijejo občutljivih informacij v obliki navadnega besedila.

Primer za ponazoritev delovanja večstranskega računanja

Recimo, da tri podjetja, A, B in C, želijo sodelovati pri projektu, vendar si ne zaupajo dovolj, da bi delila svoje občutljive podatke. Z uporabo rešitev MPC lahko varno razdelijo podatke med seboj in na njih izvajajo izračune, pri čemer nihče od njih nima dostopa do neobdelanih informacij.

Najprej bodo A, B in C uporabili skrivne algoritme za skupno rabo, da svoje podatke razdelijo na več komponent. Vsako podjetje bo nato šifriralo te dele z uporabo homomorfnih šifrirnih algoritmov in jih poslalo drugima dvema udeležencema. Zdaj so vse tri strani med seboj šifrirale dele podatkov, vendar jih nobena od njih ne more sama dešifrirati in dostopati do celotnega niza informacij.

Nato lahko A, B in C izvajajo izračune na šifriranih podatkih, ne da bi jih morali dešifrirati. To pomeni, da lahko vsak udeleženec vidi samo svoje prispevke, hkrati pa lahko še vedno sodeluje pri projektu. Ker nobeden od teh udeležencev nima dostopa do neobdelanih podatkov drug drugega, so lahko prepričani, da so njihovi podatki varni.

Zakaj se MPC imenuje računanje, ki ohranja zasebnost?

Podatki so nenadomestljivo orodje v današnjem svetu, saj je veliko najbolj revolucionarnih in naprednih dosežkov na svetu mogoče neposredno izslediti. Toda izmenjava podatkov prepogosto prinaša neprecenljiva tveganja kršitev zasebnosti ali celo izgube nadzora.

Multi-Party Computation (MPC) ponuja kreativno rešitev za to težavo in pomaga ustvariti novo spletno vzdušje, kjer lahko stranke dostopajo do določenih vrst podatkov, ne da bi pri tem ogrozili varnost informacij drugih oseb ali lastno.

MPC uporablja varne algoritme, ki ne razkrivajo nobenih podatkov, razen rezultatov, kar pomeni, da lahko stranke sprejemajo pomembne odločitve, ne da bi razkrile osebne podatke ali kršile pravice drugih do zasebnosti. Ta tehnologija bi lahko spremenila varnost podatkov, kot jo poznamo, in utrla pot varni prihodnosti, polni priložnosti, ki izhajajo iz koristne izmenjave informacij.

Prednosti večstranskih računalniških rešitev

Rešitve MPC ponujajo številne prednosti, vključno z:

• Povečana varnost – MPC z razdelitvijo šifriranih kosov podatkov in na nobeni točki ne razkrije neobdelanih podatkov zagotavlja, da nobena stranka ne more dostopati do vseh informacij. Zaradi tega je idealna rešitev za obdelavo zelo občutljivih informacij, kot so PII ali zdravstveni kartoni.

• Izboljšana zasebnost – Ker vsak udeleženec prejme le del celotnega nabora podatkov in nobena posamezna stran nima dostopa do vseh informacij, MPC prav tako pomaga izboljšati zasebnost tako, da kateri koli strani preprečuje profiliranje posameznikov.

• Izboljšana hitrost in razširljivost – rešitve MPC lahko izvajajo izračune vzporedno, kar pomeni, da lahko hitro obdelajo velike količine podatkov. To je še posebej koristno za naloge, kot je strojno učenje, ki zahtevajo veliko računalniške moči.

Slabosti večpartijskih računalniških rešitev

Glavne pomanjkljivosti rešitev MPC vključujejo:

• Višji stroški – Implementacija in izvajanje rešitve MPC zahteva več virov kot tradicionalne računalniške tehnike. To vključuje nakup strojne opreme, programske opreme in drugih orodij, potrebnih za nastavitev.

• Kompleksnost – Nastavitev sistema MPC je lahko zapletena zaradi potrebnih dodatnih kriptografskih tehnik. To lahko tudi oteži odpravljanje težav in razhroščevanje, saj mora vse težave obravnavati več strank.

• Nizke hitrosti – Ker rešitve MPC izvajajo izračune na šifriranih podatkih, lahko pogosto delujejo počasneje kot tradicionalni računalniški procesi. To pomeni, da lahko opravila, ki zahtevajo veliko računalniško moč, trajajo dlje.

MPC aplikacije v resničnem svetu

Genetsko testiranje

Genetiki uporabljajo MPC za analizo genetskih podatkov. Namesto pošiljanja neobdelanih zaporedij DNK po internetu vsaka stranka šifrira svoje podatke in jih pošlje na strežnik tretje osebe, kjer lahko MPC primerja, analizira in interpretira rezultate, ne da bi vse strani razkrile svoje individualne informacije.

finančne transakcije

MPC lahko uporabite za zavarovanje finančnih transakcij. To lahko dosežete tako, da podatke razdelite na več delov in jih obdelate v varnem okolju MPC, s čimer zagotovite, da nobena stranka nima dostopa do vseh informacij. Zaradi tega je idealen za digitalne plačilne rešitve, kot so menjalnice kriptovalut, kjer je zasebnost izrednega pomena.

Medicinske raziskave

Z rešitvami MPC lahko delite in analizirate velike količine zdravstvenih podatkov. S šifriranjem podatkov pred pošiljanjem lahko vsaka stranka dostopa do določenih informacij, ki ne ogrožajo zasebnosti ali varnosti nobene druge osebe. Zaradi tega je MPC idealna rešitev za klinična preskušanja in druge raziskovalne projekte, ki vključujejo občutljive podatke bolnikov.

Prag podpisovanja v verigah blokov

MPC lahko zaščiti digitalne podpise v različnih blockchain projekti. To so dosegli tako, da so podpis razdelili med več udeležencev, tako da nobena stranka nima dostopa do celotnega podpisa. To zagotavlja, da digitalni podpisi ostanejo varni in zaščiteni pred posegi, tudi če je ena stran ogrožena.

Varne alternative za MPC

Kriptografske metode

Kriptografske metode so sestavni del računalniške varnosti, ki nam omogoča varno shranjevanje in prenos občutljivih podatkov. Dve glavni kriptografski metodi, ki se uporabljata v ta namen, sta homomorfno šifriranje in dokazi brez znanja.

Homomorfno šifriranje uporablja matematične formule, ki omogočajo izračun šifriranih podatkov, ne da bi jih najprej dešifrirali, kar olajša varno deljenje podatkov brez ogrožanja zasebnosti.

Dokazila z ničelnim znanjem zagotavljajo matematične tehnike za preverjanje resničnosti informacij, ne da bi razkrili njihove podrobnosti, zaradi česar so izjemno uporabna pri obravnavanju zaupnih informacij.

Druga tehnika, ki se uporablja v kriptografiji, je diferencialna zasebnost, ki zbranim podatkom doda nadzorovano količino naključnosti in preprečuje, da bi zlonamerne strani pridobile osebne podatke uporabnikov. V bistvu nam kriptografske metode ponujajo večji nadzor nad našimi podatki, saj zagotavljajo večjo raven varnosti in zaščite pred kršitvami podatkov.

Metode, podprte z AI/ML

Metode, podprte z AI/ML, pomagajo poganjati naslednjo generacijo pobud, ki temeljijo na zasebnosti. Dve ključni tehniki, ki omogočata ta premik, sta sintetični podatki in zvezno učenje.

Sintetični podatki so oblika umetne inteligence, ki ustvarja podatkovne točke, ki posnemajo porazdelitev ustreznih značilnosti, ne da bi pri tem dejansko uporabili dejanske informacije.

Zvezno učenje je oblika tehnike porazdeljenega strojnega učenja, kjer analitiki usposabljajo modele v več naborih podatkov hkrati brez tveganja, da bi ogrozili zaupne ali občutljive informacije, shranjene v njih.

Ti dve metodi skupaj omogočata večjo natančnost in močnejšo zaščito zasebnosti podatkov od začetka do konca, kar nam omogoča sprejemanje pametnejših odločitev z večjo gotovostjo.

zaključek

MPC je vse bolj priljubljena tehnologija, ki omogoča varno obdelavo podatkov med več strankami, pri čemer nobena stranka nima dostopa do celotnega nabora podatkov. Uporablja kriptografske tehnike, kot sta deljenje skrivnosti in homomorfno šifriranje, da razdeli in šifrira dele podatkov, s čimer zagotovi, da nihče od udeležencev ne more dostopati do neobdelanih podatkov ali iz njih profilirati katerega koli posameznika.

Rešitve MPC s številnimi prednostmi, vključno z večjo varnostjo, izboljšano zasebnostjo ter izboljšano hitrostjo in razširljivostjo, ponujajo zmogljivo rešitev za organizacije za varno in učinkovito obdelavo občutljivih podatkov.