Multi-Party Computation (MPC) - гэта тэхналогія, якая забяспечвае бяспечную апрацоўку і абмен данымі паміж некалькімі бакамі, пры гэтым ні адзін з бакоў не мае доступу да поўнага набору даных.
Гэты тып размеркаваных вылічэнняў набірае абароты ў апошнія гады, паколькі іх прымяненне ўключае ў сябе бяспечнае выкананне вылічэнняў з інфармацыяй, якая дазваляе ідэнтыфікаваць асобу (PII), без доступу ўдзельнікаў да неапрацаваных даных. Каб пераканацца, што ні адзін удзельнік не мае доступу да ўсіх даных, крыптолагі распрацавалі розныя пратаколы, якія дазваляюць бакам раздзяляць і абменьвацца паміж сабой зашыфраванымі фрагментамі даных.
Што такое шматбаковыя вылічэнні?
Па сутнасці, MPC - гэта тэхналогія, якая дазваляе некалькім бакам вылічваць даныя, пры гэтым ні адзін з бакоў не мае доступу да зыходных даных. Яны дасягнулі гэтага, падзяліўшы дадзеныя на часткі і зашыфраваўшы іх так, што ні адзін удзельнік не можа расшыфраваць іх самастойна.
Ключавым кампанентам MPC з'яўляецца тое, што ён дазваляе вылічваць зашыфраваныя даныя, таму ўдзельнікі не могуць бачыць, што іншыя бакі выконваюць вылічэнні або якія вынікі яны атрымліваюць ад працэсу.
Гісторыя MPC
Шматбаковыя вылічэнні (MPC) упершыню выклікалі фурор у 1970-х гадах, калі легенда кітайскай крыптаграфіі Эндру Яо стварыў пратакол скажоных ланцугоў, які дазваляў двум бакам вылічваць дадзеныя, не раскрываючы іх увод. Яго «Праблема мільянераў» дала просты прыклад двухпартыйнай сістэмы MPC.
У 1987 годзе нарадзіўся пратакол GMW (Голдрайх-Мікалі-Вігдэрсан), які дазволіў стварыць сапраўды шматбаковыя платформы, а ў 2008 MPC дэбютаваў у рэальным свеце на дацкім аўкцыёне цукровых буракоў з закрытымі заяўкамі, які захаваў прыватнасць усіх удзельнікаў таргоў. задзейнічаны. Гэта паклала пачатак новаму рэвалюцыйнаму спосабу правядзення бяспечных лічбавых транзакцый з некалькімі ўдзельнікамі.
Як працуюць шматбаковыя вылічэнні?
MPC выкарыстоўвае метады крыптаграфіі, такія як абмен сакрэтамі і гамаморфнае шыфраванне, каб падзяляць і абменьвацца зашыфраванымі часткамі даных паміж некалькімі бакамі. Сакрэтны абмен прадугледжвае раздзяленне часткі інфармацыі на некалькі кампанентаў, прычым кожны з бакоў атрымлівае толькі адну частку, што азначае, што ні адзін з іх не мае доступу да поўнай інфармацыі. Гамаморфнае шыфраванне выкарыстоўваецца для забеспячэння вылічэнняў на зашыфраваных даных, што азначае, што яны не раскрываюць канфідэнцыяльную інфармацыю ў выглядзе адкрытага тэксту.
Прыклад, які паказвае, як працуе шматбаковая вылічэнне
Дапусцім, тры кампаніі, A, B і C, хочуць супрацоўнічаць над праектам, але не давяраюць адна адной настолькі, каб падзяліцца сваімі канфідэнцыяльнымі дадзенымі. Выкарыстоўваючы рашэнні MPC, яны могуць бяспечна раздзяляць даныя паміж сабой і выконваць на іх вылічэнні, пры гэтым ні адзін з іх не мае доступу да неапрацаванай інфармацыі.
Па-першае, A, B і C будуць выкарыстоўваць сакрэтныя алгарытмы абмену, каб падзяліць свае дадзеныя на некалькі кампанентаў. Затым кожная кампанія будзе шыфраваць гэтыя фрагменты з дапамогай гамаморфных алгарытмаў шыфравання і адпраўляць іх двум іншым удзельнікам. Зараз усе тры бакі зашыфравалі фрагменты даных адзін ад аднаго, але ні адзін з іх не можа расшыфраваць іх самастойна і атрымаць доступ да поўнага набору інфармацыі.
Далей A, B і C могуць выконваць вылічэнні з зашыфраванымі дадзенымі без неабходнасці іх дэшыфравання. Гэта азначае, што кожны ўдзельнік можа бачыць толькі свае ўласныя ўклады, але пры гэтым можа супрацоўнічаць над праектам. Нарэшце, паколькі ні адзін з гэтых удзельнікаў не мае доступу да неапрацаваных дадзеных адзін аднаго, яны могуць быць упэўнены, што іх уласная інфармацыя знаходзіцца ў бяспецы.
Чаму MPC называецца вылічэннем з захаваннем прыватнасці?
Дадзеныя з'яўляюцца незаменным інструментам у сучасным свеце, і многія з самых рэвалюцыйных і прагрэсіўных дасягненняў у свеце звязаны непасрэдна з імі. Але абмен дадзенымі занадта часта звязаны з невылічальнай рызыкай парушэння прыватнасці або нават страты кантролю.
Multi-Party Computation (MPC) прапануе крэатыўнае рашэнне гэтай праблемы, дапамагаючы стварыць новую атмасферу ў інтэрнэце, дзе бакі могуць атрымаць доступ да пэўных тыпаў даных без шкоды для бяспекі інфармацыі іншых людзей або сваёй уласнай.
MPC выкарыстоўвае бяспечныя алгарытмы, якія не раскрываюць ніякіх даных, за выключэннем вынікаў, што азначае, што бакі могуць прымаць важныя рашэнні, не раскрываючы асабістых даных і не парушаючы правы іншых на прыватнасць. Гэтая тэхналогія можа здзейсніць рэвалюцыю ў абароне даных, якую мы ведаем, і пракласці шлях да бяспечнай будучыні, напоўненай магчымасцямі, якія вынікаюць з карыснага абмену інфармацыяй.
Перавагі шматбаковых вылічальных рашэнняў
Рашэнні MPC прапануюць шырокі спектр пераваг, у тым ліку:
• Павышаная бяспека – падзяляючы зашыфраваныя фрагменты даных і не раскрываючы ніякіх зыходных даных ні ў адным месцы, MPC гарантуе, што ні адзін бок не зможа атрымаць доступ да ўсёй інфармацыі. Гэта робіць яго ідэальным рашэннем для апрацоўкі вельмі канфідэнцыяльнай інфармацыі, такой як ідэнтыфікацыйная інфармацыя або медыцынскія запісы.
• Палепшаная канфідэнцыяльнасць – паколькі кожны ўдзельнік атрымлівае толькі частку агульнага набору даных, і ні адзін бок не мае доступу да ўсёй інфармацыі, MPC таксама дапамагае палепшыць канфідэнцыяльнасць, не даючы ні аднаму баку прафіляваць асоб.
• Палепшаная хуткасць і маштабаванасць - рашэнні MPC могуць запускаць вылічэнні паралельна, што азначае, што яны могуць хутка апрацоўваць вялікія аб'ёмы дадзеных. Гэта асабліва карысна для такіх задач, як машыннае навучанне, для выканання якіх патрабуецца вялікая вылічальная магутнасць.
Недахопы шматбаковых вылічальных рашэнняў
Асноўныя недахопы рашэнняў MPC ўключаюць:
• Больш высокія выдаткі – укараненне і запуск рашэння MPC патрабуе больш рэсурсаў, чым традыцыйныя вылічальныя метады. Гэта ўключае ў сябе неабходнасць набыць абсталяванне, праграмнае забеспячэнне і іншыя інструменты, неабходныя для ўстаноўкі.
• Складанасць – налада сістэмы MPC можа быць складанай з-за неабходнасці дадатковых метадаў крыптаграфіі. Гэта таксама можа ўскладніць пошук непаладак і адладку, бо любыя праблемы павінны вырашацца некалькімі бакамі.
• Нізкая хуткасць – паколькі рашэнні MPC выконваюць вылічэнні з зашыфраванымі дадзенымі, яны часта могуць працаваць павольней, чым традыцыйныя вылічальныя працэсы. Гэта азначае, што для выканання задач, якія патрабуюць вялікай колькасці вылічальнай магутнасці, можа спатрэбіцца больш часу.
Прыкладанні MPC ў рэальным свеце
Генетычнае тэставанне
Генетыкі выкарыстоўваюць MPC для аналізу генетычных дадзеных. Замест таго, каб адпраўляць неапрацаваныя паслядоўнасці ДНК праз Інтэрнэт, кожны з бакоў шыфруе свае ўласныя даныя і адпраўляе іх на старонні сервер, дзе MPC можа параўноўваць, аналізаваць і інтэрпрэтаваць вынікі без таго, каб усе бакі раскрывалі сваю індывідуальную інфармацыю.
Фінансавыя аперацыі
Вы можаце выкарыстоўваць MPC для бяспекі фінансавых аперацый. Вы можаце дасягнуць гэтага, падзяліўшы даныя на некалькі частак і апрацаваўшы іх у бяспечным асяроддзі MPC, гарантуючы, што ні адзін бок не мае доступу да ўсёй інфармацыі. Гэта робіць яго ідэальным для лічбавых плацежных рашэнняў, такіх як біржы криптовалют, дзе прыватнасць мае першараднае значэнне.
Медыцынскія даследаванні
Вы можаце выкарыстоўваць рашэнні MPC для абмену і аналізу вялікіх аб'ёмаў медыцынскіх даных. Шыфруючы даныя перад іх адпраўкай, кожны з бакоў можа атрымаць доступ да пэўнай інфармацыі, не ставячы пад пагрозу прыватнасць або бяспеку іншага чалавека. Гэта робіць MPC ідэальным рашэннем для клінічных выпрабаванняў і іншых даследчых праектаў, звязаных з канфідэнцыйнымі дадзенымі пацыентаў.
Парогавае падпісанне ў блокчейнах
MPC можа абараняць лічбавыя подпісы ў розных blockchain праектаў. Яны дасягнулі гэтага, падзяліўшы подпіс паміж некалькімі ўдзельнікамі, зрабіўшы так, што ні адзін бок не мае доступу да ўсяго подпісу. Гэта гарантуе, што лічбавыя подпісы застаюцца бяспечнымі і абароненымі ад падробкі, нават калі адзін з бакоў будзе скампраметаваны.
Бяспечныя альтэрнатывы MPC
Крыптаграфічныя метады
Крыптаграфічныя метады з'яўляюцца неад'емнай часткай камп'ютэрнай бяспекі, якая дазваляе нам бяспечна захоўваць і перадаваць канфідэнцыйныя даныя. Два з асноўных крыптаграфічных метадаў, якія выкарыстоўваюцца для гэтай мэты, - гамаморфнае шыфраванне і доказы з нулявым веданнем справы.
Гамаморфнае шыфраванне выкарыстоўвае матэматычныя формулы, каб уключыць вылічэнне зашыфраваных даных без іх папярэдняй расшыфроўкі, што палягчае бяспечны абмен данымі без шкоды для прыватнасці.
Доказы з нулявым веданнем прадастаўляюць матэматычныя метады праверкі праўдзівасці інфармацыі без раскрыцця яе дэталяў, што робіць іх надзвычай карыснымі пры працы з канфідэнцыйнай інфармацыяй.
Іншы метад, які выкарыстоўваецца ў крыптаграфіі, - гэта дыферэнцыяльная прыватнасць, якая дадае кантраляваную колькасць выпадковасці сабраным даным, не даючы зламыснікам атрымаць асабістыя дадзеныя карыстальнікаў. Па сутнасці, крыптаграфічныя метады прапануюць нам большы кантроль над нашымі данымі, забяспечваючы павышаны ўзровень бяспекі і абароны ад узлому даных.
Метады з падтрымкай AI/ML
Метады, якія падтрымліваюцца штучным інтэлектам і ML, дапамагаюць развіваць наступнае пакаленне ініцыятыў, арыентаваных на прыватнасць. Дзве ключавыя методыкі, якія забяспечваюць гэты зрух, - гэта сінтэтычныя дадзеныя і аб'яднанае навучанне.
Сінтэтычныя даныя - гэта форма штучнага інтэлекту, якая стварае кропкі даных, якія паўтараюць размеркаванне адпаведных характарыстык, фактычна не выкарыстоўваючы фактычную інфармацыю.
Федэратыўнае навучанне - гэта форма метаду размеркаванага машыннага навучання, пры якой аналітыкі адначасова навучаюць мадэлі па некалькіх наборах даных без рызыкі парушыць канфідэнцыйную або канфідэнцыяльную інфармацыю, якая ў іх захоўваецца.
Разам гэтыя два метады дазваляюць павысіць дакладнасць і надзейную абарону прыватнасці даных ад пачатку да канца, дазваляючы нам прымаць больш разумныя рашэнні з большай упэўненасцю.
заключэнне
MPC становіцца ўсё больш папулярнай тэхналогіяй, якая забяспечвае бяспечную апрацоўку даных паміж некалькімі бакамі, пры гэтым ні адзін з бакоў не мае доступу да поўнага набору даных. Ён выкарыстоўвае крыптаграфічныя метады, такія як абмен сакрэтамі і гамаморфнае шыфраванне, каб раздзяліць і зашыфраваць фрагменты даных, гарантуючы, што ні адзін з удзельнікаў не зможа атрымаць доступ да неапрацаваных даных або стварыць з іх профіль любога чалавека.
Дзякуючы шматлікім перавагам, у тым ліку павышанай бяспецы, палепшанай канфідэнцыяльнасці і палепшанай хуткасці і маштабаванасці, рашэнні MPC прапануюць арганізацыям магутнае рашэнне для бяспечнай і эфектыўнай апрацоўкі канфідэнцыйных даных.
Крыніца: https://www.cryptopolitan.com/multi-party-computation-mpc-solutions/