Multi-Party Computation (MPC) ass eng Technologie déi sécher Datenveraarbechtung an Deele tëscht verschidde Parteien erlaabt ouni eenzeg Partei Zougang zu de ganze Satz vun Daten.
Dës Zort vu verdeeltem Informatik ass an de leschte Joeren Traktioun gewinnt, well seng Utility enthält sécher Berechnungen op perséinlech erkennbar Informatioun (PII), ouni datt d'Participanten Zougang zu de Matière Daten kréien. Fir sécherzestellen datt keen eenzege Participant Zougang zu all den Donnéeën huet, hunn d'Kryptologen verschidde Protokoller entwéckelt, déi d'Parteien erméiglechen, verschlësselte Stécker vun Donnéeën ënner sech ze splécken an ze deelen.
Wat ass Multi-Party Berechnung?
Am Kär ass MPC eng Technologie déi verschidde Parteien erlaabt Daten ze berechnen ouni datt eng eenzeg Partei Zougang zu de Matière Daten huet. Si hunn dëst erreecht andeems se d'Donnéeën a Stécker opgedeelt hunn an se verschlësselen sou datt kee Participant se eleng kann entschlësselen.
E Schlësselkomponent vum MPC ass datt et d'Berechnung op verschlësselte Donnéeën erlaabt, sou datt d'Participanten net kënne gesinn wat déi aner Parteien Berechnunge maachen oder wéi eng Resultater se aus dem Prozess erauskommen.
D'Geschicht vun MPC
Multi-Party Computation (MPC) huet fir d'éischt an den 1970er Joren e Splash gemaach, wéi d'chinesesch Kryptografie Legend Andrew Yao de Garbled Circuits Protocol erstallt huet, deen zwou Parteien erlaabt Daten ze berechnen ouni hir Inputen ze verroden. Säi Millionäreproblem huet en einfacht Beispill vun engem MPC Zwee-Partei System ginn.
Am Joer 1987 gouf de GMW (Goldreich-Micali-Wigderson) Protokoll gebuer, wat wierklech Multi-Partei Plattformen erlaabt, an 2008 hat MPC säin real-Welt Debut an enger dänescher Zockerbeet-verséchert-Offer Auktioun, déi d'Privatsphär vun allen Ubidder erhalen huet. involvéiert. Dëst markéiert den Ufank vun engem revolutionären neie Wee fir sécher digital Transaktioune mat ville Participanten ze maachen.
Wéi funktionnéiert Multi-Party Computation?
MPC benotzt Kryptografie Techniken wéi geheime Deele an homomorphesch Verschlësselung fir verschlësselte Stécker vun Daten tëscht verschidde Parteien opzedeelen an ze deelen. Secret Sharing implizéiert d'Opdeelung vun engem Stéck Informatioun a verschidde Komponenten, mat all Partei nëmmen ee Stéck kritt, dat heescht datt keen vun hinnen Zougang zu de vollen Donnéeën huet. Homomorphesch Verschlësselung gëtt benotzt fir Berechnungen op verschlësselten Donnéeën z'erméiglechen, dat heescht datt se keng sensibel Informatioun a Kloertextform ausstelle.
E Beispill fir ze illustréieren wéi Multi-Party Computation Wierker
Loosst eis soen datt dräi Firmen, A, B, a C, un engem Projet wëllen zesummeschaffen, awer géigesäiteg net genuch vertrauen fir hir sensibel Donnéeën ze deelen. Andeems se MPC-Léisungen benotzen, kënne se d'Donnéeën sécher ënner sech opdeelen a Berechnungen dorop ausféieren, ouni datt kee vun hinnen Zougang zu der rauer Informatioun huet.
Als éischt benotze A, B a C geheime Sharing-Algorithmen fir hir Donnéeën a verschidde Komponenten opzedeelen. All Firma verschlësselt dann dës Stécker mat homomorphesche Verschlësselungsalgorithmen a schéckt se un déi aner zwee Participanten. Elo hunn all dräi Parteien Stécker vun Daten vuneneen verschlësselt, awer keng vun hinnen kann et eleng entschlësselen an Zougang zu de ganze Satz vun Informatioun.
Als nächst kënnen A, B a C Berechnungen op verschlësselte Daten ausféieren ouni et jeemools ze entschlësselen. Dat heescht, datt all Participant nëmmen seng eege Bäiträg kann gesinn, während se nach um Projet kënnen zesummeschaffen. Schlussendlech, well keng vun dëse Participanten Zougang zu de rauen Daten vuneneen hunn, kënne si sécher sinn datt hir eege Informatioun sécher ass.
Firwat ass MPC genannt Privatsphär-erhalen Berechnung?
Date ass en irreplaceable Tool an der heiteger Welt, mat ville vun de revolutionärsten a progressivste Fortschrëtter vun der Welt, déi direkt dorop tracéiert sinn. Awer d'Datendeele kënnt all ze dacks mat onberechenbaren Risike vu Privatsphärverletzungen oder souguer Verloscht vu Kontroll.
Multi-Party Computation (MPC) bitt eng kreativ Léisung fir dëst Thema, hëlleft eng nei Online Atmosphär ze kreéieren wou Parteien Zougang zu verschiddenen Zorte vun Daten kréien ouni d'Sécherheet vun den Informatioune vun anere Persounen oder hir eegen ze kompromittéieren.
MPC benotzt sécher Algorithmen déi keng Daten aussoen ausser d'Resultater, dat heescht datt Parteien wichteg Entscheedunge kënne treffen ouni perséinlech Detailer ze verroden oder anerer hir Privatsphärrechter ze verletzen. Dës Technologie kéint d'Datesécherheet revolutionéieren wéi mir et kennen an de Wee fir eng sécher Zukunft fëllen, gefëllt mat Méiglechkeeten, déi aus hëllefräich Informatiounsdeele kommen.
Virdeeler vu Multi-Party Computation Solutions
MPC Léisunge bidden eng breet Palette vu Virdeeler, dorënner:
• Verstäerkte Sécherheet - Andeems se verschlësselte Stécker vun Donnéeën opzedeelen an keng raw Donnéeën op all Punkt aussetzt, garantéiert MPC datt keng eenzeg Partei all d'Informatiounen zougräifen. Dëst mécht et eng ideal Léisung fir d'Veraarbechtung vun héich sensiblen Informatioun, wéi PII oder medizinesch records.
• Verbesserte Privatsphär - Well all Participant nëmmen en Deel vum Gesamtdatenset kritt a keng eenzeg Partei Zougang zu all Informatioun huet, hëlleft MPC och d'Privatsphär ze verbesseren andeems eng Partei verhënnert datt d'Persounen profiléiert.
• Erweidert Geschwindegkeet an Skalierbarkeet - MPC-Léisungen kënnen Berechnungen parallel lafen, dat heescht datt se fäeg sinn grouss Quantitéiten un Daten séier ze veraarbechten. Dëst ass besonnesch gutt fir Aufgaben wéi Maschinnléieren, déi vill Rechenkraaft erfuerderen fir auszeféieren.
Nodeeler vun Multi-Partei Berechnung Léisungen
Déi grouss Nodeeler vun MPC Léisungen enthalen:
• Méi héich Käschten - Implementéieren a lafen eng MPC Léisung erfuerdert méi Ressourcen wéi traditionell Rechentechniken. Dëst beinhalt d'Hardware, d'Software an aner Tools ze kafen, déi fir de Setup néideg sinn.
• Komplexitéit - Astelle vun engem MPC System kann komplex ginn, well vun der zousätzlech cryptography Techniken néideg. Dëst kann et och schwéier maachen fir Probleemer ze léisen an ze debuggen, well all Themen iwwer verschidde Parteien adresséiert musse ginn.
• Lues Geschwindegkeet - Zënter MPC-Léisungen Berechnungen op verschlësselte Daten lafen, kënne se dacks méi lues lafen wéi traditionell Rechenprozesser. Dëst bedeit datt Aufgaben, déi grouss Quantitéiten u Rechenkraaft erfuerderen, méi laang daueren fir ze kompletéieren.
MPC Uwendungen an der realer Welt
Genetesch Tester
Genetiker benotzen MPC fir genetesch Donnéeën ze analyséieren. Amplaz réi DNA Sequenzen iwwer den Internet ze schécken, verschlësselt all Partei hir eege Donnéeën a schéckt se op en Drëtt-Partei Server wou MPC d'Resultater vergläichen, analyséieren an interpretéiere kann ouni datt all Parteien hir individuell Informatioun verroden.
Finanztransaktiounen
Dir kënnt MPC benotze fir Finanztransaktiounen ze sécheren. Dir kënnt dëst erreechen andeems Dir d'Donnéeën a verschidde Stécker opdeelt an se an engem séchere MPC Ëmfeld veraarbecht, fir datt keng eenzeg Partei Zougang zu all Informatioun huet. Dëst mécht et ideal fir digital Bezuelléisungen wéi cryptocurrency Austausch, wou d'Privatsphär vun der gréisster Wichtegkeet ass.
Medizinesch Fuerschung
Dir kënnt MPC Léisunge benotze fir grouss Quantitéiten u medizineschen Donnéeën ze deelen an ze analyséieren. Andeems Dir d'Donnéeën verschlësselt ier se se verschécken, kann all Partei Zougang zu bestëmmten Informatioune kréien, déi keng aner Privatsphär oder Sécherheet kompromittéieren. Dëst mécht MPC eng ideal Léisung fir klinesch Studien an aner Fuerschungsprojete mat sensiblen Patientdaten.
Schwell Ënnerschrëft an Blockchains
MPC kann digital Ënnerschrëften a verschiddene schützen blockchain Projeten. Si hunn dëst erreecht andeems se d'Ënnerschrëft tëscht méi Participanten opgedeelt hunn, sou datt keng eenzeg Partei Zougang zu der ganzer Ënnerschrëft huet. Dëst garantéiert datt digital Ënnerschrëften sécher a manipuléiert bleiwen, och wann eng Partei kompromittéiert gëtt.
Sécher Alternativen zu MPC
Kryptografesch Methoden
Kryptografesch Methoden sinn en integralen Deel vun der Computersécherheet, déi eis erlaabt sensibel Donnéeën sécher ze späicheren an ze vermëttelen. Zwee vun den Haaptkryptographesche Methoden, déi fir dësen Zweck benotzt ginn, sinn homomorphesch Verschlësselung an Null-Wëssen Beweiser.
Homomorphesch Verschlësselung benotzt mathematesch Formelen fir d'Berechnung vu verschlësselte Donnéeën z'erméiglechen ouni et als éischt ze entschlësselen, sou datt et méi einfach gëtt Daten sécher ze deelen ouni d'Privatsphär ze kompromittéieren.
Null-Wëssen Beweiser liwweren mathematesch Technike fir d'Wourecht iwwer Informatioun z'iwwerpréiwen ouni seng Detailer ze verroden, wat se extrem nëtzlech mécht wann Dir mat vertraulech Informatioun handelt.
Eng aner Technik déi an der Kryptografie benotzt gëtt ass differenziell Privatsphär, déi e kontrolléierte Betrag vun Zoufall un déi gesammelten Donnéeën bäidréit, verhënnert datt béiswëlleg Parteien d'perséinlech Detailer vun de Benotzer kréien. Wesentlech bidden kryptographesch Methoden eis méi Kontroll iwwer eis Donnéeën andeems se eng verstäerkte Schicht vu Sécherheet a Schutz géint Dateverletzung ubidden.
AI / ML-ënnerstëtzt Methoden
AI / ML-ënnerstëtzte Methoden hëllefen déi nächst Generatioun vu Privatsphär-gedriwwen Initiativen ze stäerken. Zwou Schlësseltechniken déi dës Verréckelung erméiglechen sinn synthetesch Daten a federéiert Léieren.
Synthetesch Donnéeën ass eng Form vu kënschtlecher Intelligenz déi Datenpunkte erstellt déi d'Verdeelung vun relevante Charakteristike replizéieren ouni tatsächlech Informatioun ze benotzen.
Federéiert Léieren ass eng Form vu verdeelt Maschinn Léieren Technik wou Analysten Modeller iwwer multiple Datesätz gläichzäiteg trainéieren ouni de Risiko all vertraulech oder sensibel Informatioun ze kompromittéieren déi an hinnen gespäichert ass.
Zesummen erlaben dës zwou Methoden souwuel eng besser Genauegkeet a méi staark Dateschutzschutz vun Ufank bis Enn, wat eis erlaabt méi schlau Entscheedungen mat méi Sécherheet ze treffen.
Konklusioun
MPC ass eng ëmmer méi populär Technologie déi sécher Datenveraarbechtung tëscht verschidde Parteien erlaabt ouni eenzeg Partei Zougang zu de ganze Satz vun Daten ze hunn. Et benotzt kryptografesch Techniken wéi geheime Deele an homomorphesch Verschlësselung fir Datenstécker opzedeelen an ze verschlësselen, fir datt keen vun de Participanten Zougang zu de Matière Daten kann kréien oder eng Persoun dovunner profiléieren.
Mat senge ville Virdeeler, dorënner verstäerkte Sécherheet, verbessert Privatsphär, a verstäerkter Geschwindegkeet a Skalierbarkeet, bidden MPC-Léisungen eng mächteg Léisung fir Organisatiounen fir sensibel Donnéeën sécher an effizient ze veraarbechten.
Quell: https://www.cryptopolitan.com/multi-party-computation-mpc-solutions/