Мулти-Парти Цомпутатион (МПЦ) је технологија која омогућава безбедну обраду и дељење података између више страна, при чему ниједна страна нема приступ целом скупу података.
Овај тип дистрибуираног рачунарства добија на популарности последњих година, јер његова корисност укључује безбедно извођење прорачуна на основу личних података (ПИИ), без да учесници приступају сировим подацима. Како би осигурали да ниједан учесник нема приступ свим подацима, криптолози су развили различите протоколе који омогућавају странама да поделе и деле шифроване делове података међу собом.
Шта је вишестраначко рачунање?
У својој сржи, МПЦ је технологија која омогућава вишеструким странама да израчунају податке, а да ниједна страна нема приступ сировим подацима. То су постигли тако што су податке поделили на делове и шифровали их тако да ниједан учесник не може сам да их дешифрује.
Кључна компонента МПЦ-а је то што омогућава израчунавање на шифрованим подацима, тако да учесници не могу да виде на чему друге стране врше прорачуне или које резултате добијају из процеса.
Историја МПЦ-а
Вишестраначко рачунање (МПЦ) је први пут изазвало сензацију 1970-их, када је кинеска легенда криптографије Ендрју Јао створио Протокол изопачених кола, који је омогућио двема странама да израчунају податке без откривања својих уноса. Његов проблем милионера дао је једноставан пример МПЦ двопартијског система.
Године 1987. рођен је ГМВ (Голдреицх–Мицали–Вигдерсон) протокол, који је омогућавао платформе са више страна, а 2008. МПЦ је имао свој деби у стварном свету на данској аукцији са запечаћеним понудама шећерне репе која је сачувала приватност свих понуђача. укључени. Ово је означило почетак револуционарног новог начина за обављање сигурних дигиталних трансакција са више учесника.
Како функционише вишестраначко рачунање?
МПЦ користи технике криптографије као што су дељење тајне и хомоморфно шифровање да би поделио и поделио шифроване делове података између више страна. Тајно дељење подразумева поделу информације на неколико компоненти, при чему свака страна добија само један део, што значи да нико од њих нема приступ потпуним подацима. Хомоморфно шифровање се користи за омогућавање израчунавања на шифрованим подацима, што значи да не излажу осетљиве информације у облику отвореног текста.
Пример који илуструје како функционише вишестраначко рачунање
Рецимо да три компаније, А, Б и Ц, желе да сарађују на пројекту, али не верују једна другој довољно да поделе своје осетљиве податке. Користећи МПЦ решења, они могу безбедно да поделе податке међу собом и да изврше прорачуне на њима, при чему нико од њих нема приступ сировим информацијама.
Прво, А, Б и Ц ће користити алгоритме за тајно дељење да поделе своје податке на неколико компоненти. Свака компанија ће затим шифровати ове делове користећи хомоморфне алгоритаме шифровања и послати их друга два учесника. Сада, све три стране имају шифроване делове података једна од друге, али ниједна од њих не може сама да их дешифрује и приступи целом скупу информација.
Затим, А, Б и Ц могу да изврше прорачуне на шифрованим подацима без потребе да их дешифрују. То значи да сваки учесник може да види само своје доприносе, а да и даље може да сарађује на пројекту. Коначно, пошто ниједан од ових учесника нема приступ сировим подацима једни о другима, они могу бити сигурни да су њихове информације безбедне.
Зашто се МПЦ назива рачунањем које чува приватност?
Подаци су незаменљив алат у данашњем свету, са многим најреволуционарнијим и најпрогресивнијим достигнућима на свету који се могу директно пратити. Али дељење података пречесто долази са непроцењивим ризицима од кршења приватности или чак губитка контроле.
Мулти-Парти Цомпутатион (МПЦ) нуди креативно решење за ово питање, помажући у стварању нове атмосфере на мрежи у којој стране могу приступити одређеним врстама података без угрожавања безбедности информација других особа или њихових сопствених.
МПЦ користи сигурне алгоритме који не откривају никакве податке осим резултата, што значи да стране могу доносити важне одлуке без откривања личних података или кршења права на приватност других. Ова технологија би могла да револуционише безбедност података какву познајемо и отвори пут за безбедну будућност испуњену могућностима које проистичу из корисног дељења информација.
Предности вишестраначких рачунарских решења
МПЦ решења нуде широк спектар предности, укључујући:
• Повећана безбедност – Делећи шифроване делове података и не излажући сирове податке ни у једном тренутку, МПЦ обезбеђује да ниједна страна не може да приступи свим информацијама. Ово га чини идеалним решењем за обраду веома осетљивих информација, као што су ПИИ или медицински картони.
• Побољшана приватност – Пошто сваки учесник добија само део укупног скупа података и ниједна страна нема приступ свим информацијама, МПЦ такође помаже да се побољша приватност спречавањем било које стране да профилише појединце.
• Побољшана брзина и скалабилност – МПЦ решења могу да покрећу рачунања паралелно, што значи да су у стању да брзо обрађују велике количине података. Ово је посебно корисно за задатке као што је машинско учење, за које је потребна велика рачунарска снага.
Недостаци вишепартијских рачунарских решења
Главни недостаци МПЦ решења укључују:
• Већи трошкови – Имплементација и покретање МПЦ решења захтевају више ресурса него традиционалне рачунарске технике. Ово укључује куповину хардвера, софтвера и других алата потребних за подешавање.
• Сложеност – Постављање МПЦ система може бити сложено због потребних додатних техника криптографије. Ово такође може отежати решавање проблема и отклањање грешака, јер све проблеме треба решити више страна.
• Споре брзине – Пошто МПЦ решења покрећу прорачуне на шифрованим подацима, често могу да раде спорије од традиционалних рачунарских процеса. То значи да задаци који захтевају велике количине рачунарске снаге могу потрајати дуже да се заврше.
МПЦ апликације у стварном свету
Генетско тестирање
Генетичари користе МПЦ за анализу генетских података. Уместо слања сирових ДНК секвенци преко интернета, свака страна шифрује сопствене податке и шаље их на сервер треће стране где МПЦ може да упореди, анализира и тумачи резултате без да све стране открију своје појединачне информације.
Финансијске трансакције
Можете користити МПЦ да обезбедите финансијске трансакције. То можете постићи тако што ћете податке поделити на више делова и обрадити их у безбедном МПЦ окружењу, обезбеђујући да ниједна страна нема приступ свим информацијама. То га чини идеалним за решења за дигитално плаћање као што су берзе криптовалута, где је приватност од највеће важности.
Медицинска истраживања
Можете да користите МПЦ решења за дељење и анализу великих количина медицинских података. Шифровањем података пре слања, свака страна може приступити одређеним информацијама које не угрожавају приватност или безбедност других особа. Ово чини МПЦ идеалним решењем за клиничка испитивања и друге истраживачке пројекте који укључују осетљиве податке о пацијентима.
Потписивање прага у блокчејновима
МПЦ може заштитити дигиталне потписе на различите начине блоцкцхаин пројектима. То су постигли тако што су потпис поделили на више учесника, тако да ниједна страна нема приступ целом потпису. Ово осигурава да дигитални потписи остану безбедни и заштићени од неовлашћеног приступа чак и ако једна страна буде угрожена.
Сигурне алтернативе МПЦ-у
Криптографске методе
Криптографске методе су саставни део рачунарске безбедности који нам омогућава да безбедно чувамо и преносимо осетљиве податке. Две од главних криптографских метода које се користе у ову сврху су хомоморфно шифровање и докази без знања.
Хомоморфно шифровање користи математичке формуле да би омогућило израчунавање шифрованих података без претходног дешифровања, што олакшава безбедно дељење података без угрожавања приватности.
Докази без знања пружају математичке технике за проверу истине о информацијама без откривања њихових детаља, што их чини изузетно корисним када се ради са поверљивим информацијама.
Друга техника која се користи у криптографији је диференцијална приватност, која додаје контролисану количину насумице прикупљеним подацима, спречавајући злонамерне стране да добију личне податке корисника. У суштини, криптографске методе нам нуде већу контролу над нашим подацима пружањем повећаног нивоа сигурности и заштите од кршења података.
Методе које подржавају АИ/МЛ
Методе које подржавају АИ/МЛ помажу да се покрене следећа генерација иницијатива вођених приватношћу. Две кључне технике које омогућавају ову промену су синтетички подаци и удружено учење.
Синтетички подаци су облик вештачке интелигенције који ствара тачке података које реплицирају дистрибуцију релевантних карактеристика без стварног коришћења стварних информација.
Федеративно учење је облик дистрибуиране технике машинског учења где аналитичари обучавају моделе у више скупова података истовремено без ризика да угрозе било коју поверљиву или осетљиву информацију која је у њима ускладиштена.
Заједно, ове две методе омогућавају и бољу тачност и јачу заштиту приватности података од почетка до краја, омогућавајући нам да доносимо паметније одлуке са већом сигурношћу.
Zakljucak
МПЦ је све популарнија технологија која омогућава сигурну обраду података између више страна, при чему ниједна страна нема приступ пуном скупу података. Користи криптографске технике као што су дељење тајне и хомоморфно шифровање да би поделио и шифровао делове података, обезбеђујући да нико од учесника не може приступити сировим подацима или профилисати било ког појединца из њих.
Са својим бројним предностима, укључујући повећану безбедност, побољшану приватност и побољшану брзину и скалабилност, МПЦ решења нуде моћно решење за организације за безбедну и ефикасну обраду осетљивих података.
Извор: хттпс://ввв.цриптополитан.цом/мулти-парти-цомпутатион-мпц-солутионс/