Multi-Party Computation (MPC) איז אַ טעכנאָלאָגיע וואָס ינייבאַלז זיכער דאַטן פּראַסעסינג און ייַנטיילונג צווישן קייפל פּאַרטיעס מיט קיין איין פּאַרטיי וואָס האט אַקסעס צו די פול שטעלן פון דאַטן.
דער טיפּ פון פונאנדערגעטיילט קאַמפּיוטינג איז גיינינג טראַקשאַן אין די לעצטע יאָרן, ווייַל זיין נוצן כולל סיקיורלי פּערפאָרמינג קאַמפּיוטיישאַנז אויף פּערסאַנאַלי ידענטיפיאַבלע אינפֿאָרמאַציע (PII), אָן די פּאַרטיסאַפּאַנץ אַקסעס די רוי דאַטן. כּדי צו ענשור אַז קיין איין באַטייליקטער האט צוטריט צו אַלע די דאַטן, קריפּטאָלאָגיסץ האָבן דעוועלאָפּעד פאַרשידן פּראָטאָקאָלס וואָס געבן פּאַרטיעס צו שפּאַלטן און טיילן ינקריפּטיד ברעקלעך פון דאַטן צווישן זיך.
וואָס איז מולטי-פּאַרטיי קאַמפּיוטיישאַן?
אין זיין האַרץ, MPC איז אַ טעכנאָלאָגיע וואָס אַלאַוז קייפל פּאַרטיעס צו רעכענען דאַטן מיט קיין איין פּאַרטיי וואָס האט אַקסעס צו די רוי דאַטן. זיי דערגרייכט דעם דורך ספּליטינג די דאַטן אין ברעקלעך און ענקריפּטינג זיי אַזוי אַז קיין באַטייליקטער קענען דעקריפּט עס אויף זייער אייגן.
א שליסל קאָמפּאָנענט פון MPC איז אַז עס אַלאַוז קאַמפּיאַטיישאַן אויף ינקריפּטיד דאַטן, אַזוי פּאַרטיסאַפּאַנץ קענען נישט זען וואָס די אנדערע פּאַרטיעס דורכפירן קאַמפּיאַטיישאַנז אָדער וואָס רעזולטאַטן זיי באַקומען אויס פון דעם פּראָצעס.
די געשיכטע פון MPC
מולטי-פּאַרטיי קאַמפּיאַטיישאַן (MPC) ערשטער געמאכט אַ שפּריצן אין די 1970 ס, ווען כינעזיש קריפּטאָגראַפי לעגענדע ענדרו יאַו באשאפן די גאַרבלעד סירקויץ פּראָטאָקאָל, וואָס ערלויבט צוויי פּאַרטיעס צו רעכענען דאַטן אָן ריווילינג זייער ינפּוץ. זיין מיליאַנערז 'פּראָבלעם האט אַ פּשוט בייַשפּיל פון אַ MPC צוויי-פּאַרטיי סיסטעם.
אין 1987, די GMW (Goldreich-Micali-Wigderson) פּראָטאָקאָל איז געבוירן, וואָס אַלאַוז פֿאַר באמת מולטי-פּאַרטיי פּלאַטפאָרמס, און אין 2008 MPC האט זיין פאַקטיש-וועלט דעבוט אין אַ דאַניש צוקער בוריק געחתמעט-באַפעלן ליציטאַציע וואָס אפגעהיט די פּריוואַטקייט פון אַלע בידדערס. אריינגעמישט. דאָס איז געווען דער אָנהייב פון אַ רעוואלוציאנער נייַע וועג צו פירן זיכער דיגיטאַל טראַנזאַקשאַנז מיט קייפל פּאַרטיסאַפּאַנץ.
ווי טוט מולטי-פּאַרטיי קאַמפּיוטיישאַן אַרבעט?
MPC ניצט קריפּטאָגראַפי טעקניקס אַזאַ ווי סוד ייַנטיילונג און האָמאָמאָרפיק ענקריפּשאַן אין סדר צו שפּאַלטן און טיילן ינקריפּטיד טיילן פון דאַטן צווישן קייפל פּאַרטיעס. סוד ייַנטיילונג ינוואַלווז ספּליטינג אַ שטיק פון אינפֿאָרמאַציע אין עטלעכע קאַמפּאָונאַנץ, מיט יעדער פּאַרטיי בלויז באקומען איין שטיק, טייַטש קיינער פון זיי צו האָבן צוטריט צו די פול דאַטן. האָמאָמאָרפיק ענקריפּשאַן איז געניצט צו געבן קאַמפּיאַטיישאַנז אויף ינקריפּטיד דאַטן, טייַטש אַז זיי טאָן ניט ויסשטעלן שפּירעוודיק אינפֿאָרמאַציע אין קלאָר טעקסט פאָרעם.
א ביישפּיל צו אילוסטרירן ווי מולטי-פּאַרטיי קאַמפּיוטיישאַן אַרבעט
זאל ס זאָגן דריי קאָמפּאַניעס, א, ב, און C, ווילן צו מיטאַרבעטן אויף אַ פּרויעקט אָבער טאָן ניט צוטרוי יעדער אנדערע גענוג צו טיילן זייער שפּירעוודיק דאַטן. דורך ניצן MPC סאַלושאַנז, זיי קענען סיקיורלי שפּאַלטן די דאַטן צווישן זיך און דורכפירן קאַמפּיוטיישאַנז אויף עס, מיט קיין פון זיי האָבן אַקסעס צו די רוי אינפֿאָרמאַציע.
ערשטער, א, ב און C וועלן נוצן אַלגערידאַמז פֿאַר סוד ייַנטיילונג צו שפּאַלטן זייער דאַטן אין עטלעכע קאַמפּאָונאַנץ. יעדער פירמע וועט דעריבער ענקריפּט די ברעקלעך ניצן האָמאָמאָרפיק ענקריפּשאַן אַלגערידאַמז און שיקן זיי צו די אנדערע צוויי פּאַרטיסאַפּאַנץ. איצט, אַלע דריי פּאַרטיעס האָבן ינקריפּטיד דאַטן פון יעדער אנדערער, אָבער קיינער פון זיי קענען נישט דעקריפּט עס אויף זייער אייגן און אַקסעס די פול גאַנג פון אינפֿאָרמאַציע.
דערנאָך, א, ב און C קענען דורכפירן קאַמפּיאַטיישאַנז אויף די ינקריפּטיד דאַטן אָן טאָמיד צו דעקריפּט עס. דאָס מיינט אַז יעדער באַטייליקטער קען נאָר זען זייער אייגענע קאַנטראַביושאַנז, בשעת זיי קענען מיטאַרבעטן אין דעם פּרויעקט. צום סוף, זינט קיין פון די פּאַרטיסאַפּאַנץ האָבן צוטריט צו די רוי דאַטן פון יעדער אנדערער, זיי קענען זיין זיכער אַז זייער אייגענע אינפֿאָרמאַציע איז זיכער.
פארוואס איז MPC גערופן פּריוואַטקייט-פּראַזערווינג קאַמפּיאַטיישאַן?
דאַטאַ איז אַן יראַפּלייסאַבאַל געצייַג אין הייַנט ס וועלט, מיט פילע פון די וועלט 'ס מערסט רעוואָלוטיאָנאַרי און פּראָגרעסיוו אַדוואַנטידזשיז גלייך טרייסאַבאַל צו עס. אָבער די ייַנטיילונג פון דאַטן קומט אָפט מיט ינקאַלקיאַלאַבאַל ריסקס פון פּריוואַטקייט בריטשיז אָדער אפילו אָנווער פון קאָנטראָל.
Multi-Party Computation (MPC) אָפפערס אַ שעפעריש לייזונג צו דעם אַרויסגעבן, העלפּינג צו שאַפֿן אַ נייַע אָנליין אַטמאָספער ווו פּאַרטיעס קענען אַקסעס זיכער טייפּס פון דאַטן אָן קאַמפּראַמייזינג די זיכערקייַט פון אנדערע מענטשן 'אינפֿאָרמאַציע אָדער זייער אייגענע.
MPC ניצט זיכער אַלגערידאַמז וואָס טאָן ניט ויסשטעלן קיין דאַטן אַחוץ פֿאַר די רעזולטאַטן, טייַטש פּאַרטיעס קענען מאַכן וויכטיק דיסיזשאַנז אָן ריווילינג פערזענלעכע דעטאַילס אָדער ווייאַלייטינג אנדערע פּריוואַטקייט רעכט. די טעכנאָלאָגיע קען רעוואַלושאַנייז דאַטן זיכערהייט ווי מיר וויסן עס און ויסברוקירן דעם וועג פֿאַר אַ זיכער צוקונפֿט אָנגעפילט מיט אַפּערטונאַטיז סטעמינג פון נוציק אינפֿאָרמאַציע ייַנטיילונג.
די בענעפיץ פון מולטי-פּאַרטיי קאַמפּיוטיישאַן סאַלושאַנז
MPC סאַלושאַנז פאָרשלאָגן אַ ברייט קייט פון בענעפיץ, אַרייַנגערעכנט:
• ינקרעאַסעד זיכערהייַט - דורך ספּליטינג ינקריפּטיד ברעקלעך פון דאַטן און ניט ויסשטעלן קיין רוי דאַטן אין קיין פונט, MPC ינשורז אַז קיין איין פּאַרטיי קענען צוטריט אַלע די אינפֿאָרמאַציע. דאָס מאכט עס אַן אידעאל לייזונג פֿאַר פּראַסעסינג העכסט שפּירעוודיק אינפֿאָרמאַציע, אַזאַ ווי PII אָדער מעדיציניש רעקאָרדס.
• ימפּרוווד פּריוואַטקייט - ווי יעדער באַטייליקטער באקומט בלויז טייל פון די קוילעלדיק דאַטן שטעלן און קיין איין פּאַרטיי האט צוטריט צו אַלע די אינפֿאָרמאַציע, MPC אויך העלפּס פֿאַרבעסערן פּריוואַטקייט דורך פּרעווענטינג קיין איין פּאַרטיי פון פּראָפילינג מענטשן.
• ענכאַנסט גיכקייַט און סקאַלאַביליטי - MPC סאַלושאַנז קענען לויפן קאַמפּיוטיישאַנז אין פּאַראַלעל, טייַטש אַז זיי קענען געשווינד פּראָצעס גרויס אַמאַונץ פון דאַטן. דאָס איז ספּעציעל וווילטויק פֿאַר טאַסקס אַזאַ ווי מאַשין לערנען, וואָס דאַרפן אַ פּלאַץ פון קאַמפּיוטיישאַנאַל מאַכט צו דורכפירן.
דיסאַדוואַנטידזשיז פון מולטי-פּאַרטיי קאַמפּיוטיישאַן סאַלושאַנז
די הויפּט דיסאַדוואַנטידזשיז פון MPC סאַלושאַנז אַרייַננעמען:
• העכער קאָס - ימפּלעמענטינג און פליסנדיק אַ MPC לייזונג ריקווייערז מער רעסורסן ווי טראדיציאנעלן קאַמפּיוטינג טעקניקס. דאָס כולל צו קויפן די ייַזנוואַרג, ווייכווארג און אנדערע מכשירים דארף פֿאַר די סעטאַפּ.
• קאַמפּלעקסיטי - באַשטעטיקן אַ MPC סיסטעם קענען זיין קאָמפּליצירט ווייַל פון די נאָך קריפּטאָגראַפי טעקניקס דארף. דאָס קען אויך מאַכן עס שווער צו טראָובלעשאָאָט און דיבאַגינג, ווייַל קיין ישוז דאַרפֿן צו זיין גערעדט צווישן קייפל פּאַרטיעס.
• פּאַמעלעך ספּידז - זינט MPC סאַלושאַנז זענען פליסנדיק קאַמפּיוטיישאַנז אויף ינקריפּטיד דאַטן, זיי קענען אָפט לויפן סלאָוער ווי טראדיציאנעלן קאַמפּיוטינג פּראַסעסאַז. דעם מיטל אַז טאַסקס וואָס דאַרפן גרויס אַמאַונץ פון קאַמפּיוטיישאַנאַל מאַכט קען נעמען מער צו פאַרענדיקן.
MPC אַפּפּליקאַטיאָנס אין דער עמעס וועלט
גענעטיק טעסטינג
גענעטיקיסץ נוצן MPC צו אַנאַלייז גענעטיק דאַטן. אַנשטאָט שיקן רוי דנאַ סיקוואַנסיז איבער די אינטערנעט, יעדער פּאַרטיי ינקריפּט זייער אייגענע דאַטן און סענדז עס צו אַ דריט-פּאַרטיי סערווער ווו MPC קענען פאַרגלייַכן, אַנאַלייז און טייַטשן די רעזולטאַטן אָן אַלע פּאַרטיעס אַנטדעקן זייער יחיד אינפֿאָרמאַציע.
פינאַנציעל טראַנזאַקשאַנז
איר קענען נוצן MPC צו באַוואָרענען פינאַנציעל טראַנזאַקשאַנז. איר קענען דערגרייכן דעם דורך ספּליטינג די דאַטן אין קייפל ברעקלעך און פּראַסעסינג עס אין אַ זיכער MPC סוויווע, ינשורינג אַז קיין איין פּאַרטיי האט צוטריט צו אַלע די אינפֿאָרמאַציע. דאָס מאכט עס ידעאַל פֿאַר דיגיטאַל צאָלונג סאַלושאַנז אַזאַ ווי קריפּטאָקוררענסי יקסטשיינדזשיז, ווו פּריוואַטקייט איז פון מאַקסימאַל וויכטיקייט.
מעדיציניש פאָרשונג
איר קענען נוצן MPC סאַלושאַנז צו טיילן און אַנאַלייז גרויס אַמאַונץ פון מעדיציניש דאַטן. דורך ענקריפּטינג די דאַטן איידער זיי שיקן עס, יעדער פּאַרטיי קענען צוטריט זיכער אינפֿאָרמאַציע קאַמפּראַמייזינג קיין אנדערע מענטש 'ס פּריוואַטקייט אָדער זיכערהייט. דאָס מאכט MPC אַן אידעאל לייזונג פֿאַר קליניש טריאַלס און אנדערע פאָרשונג פּראַדזשעקס מיט שפּירעוודיק פּאַציענט דאַטן.
שוועל סיינינג אין בלאָקטשאַינס
MPC קענען באַשיצן דיגיטאַל סיגנאַטשערז אין פאַרשידן בלאָקקטשאַין פראיעקטן. זיי דערגרייכט דעם דורך שפּאַלטן די כסימע צווישן קייפל פּאַרטיסאַפּאַנץ, אַזוי אַז קיין איין פּאַרטיי האט צוטריט צו די גאנצע כסימע. דאָס ינשורז אַז דיגיטאַל סיגנאַטשערז בלייבן זיכער און טאַמפּער-דערווייַז אפילו אויב איין פּאַרטיי איז קאַמפּראַמייזד.
זיכער אַלטערנאַטיוועס צו MPC
קריפּטאָגראַפיק מעטהאָדס
קריפּטאָגראַפיק מעטהאָדס זענען אַ ינטאַגראַל טייל פון קאָמפּיוטער זיכערהייט וואָס אַלאַוז אונדז צו קראָם און יבערשיקן שפּירעוודיק דאַטן סיקיורלי. צוויי פון די הויפּט קריפּטאָגראַפיק מעטהאָדס געניצט פֿאַר דעם צוועק זענען האָמאָמאָרפיק ענקריפּשאַן און נול-וויסן פּרופס.
האָמאָמאָרפיק ענקריפּשאַן ניצט מאַטאַמאַטיקאַל פאָרמולאַס צו געבן די קאַמפּיאַטיישאַן פון ינקריפּטיד דאַטן אָן דעקריפּטינג עס ערשטער, מאכן עס גרינגער צו טיילן דאַטן סיקיורלי אָן קאַמפּראַמייזינג פּריוואַטקייט.
נול-וויסן פּראָוועס צושטעלן מאַטאַמאַטיקאַל טעקניקס צו באַשטעטיקן דעם אמת וועגן אינפֿאָרמאַציע אָן ריווילינג די דעטאַל, מאכן זיי גאָר נוציק ווען האַנדלינג מיט קאַנפאַדענשאַל אינפֿאָרמאַציע.
אן אנדער טעכניק געניצט אין קריפּטאָגראַפי איז דיפערענטשאַל פּריוואַטקייט, וואָס מוסיף אַ קאַנטראָולד סומע פון ראַנדאַמנאַס צו די געזאמלט דאַטן, פּרעווענטינג בייזע פּאַרטיעס צו באַקומען די פערזענלעכע דעטאַילס פון ניצערס. יסענשאַלי, קריפּטאָגראַפיק מעטהאָדס פאָרשלאָגן אונדז מער קאָנטראָל איבער אונדזער דאַטן דורך פּראַוויידינג אַ געוואקסן שיכטע פון זיכערהייט און שוץ קעגן דאַטן בריטשיז.
AI / ML-באַקט מעטהאָדס
AI / ML-באַקט מעטהאָדס העלפּס צו מאַכט די ווייַטער דור פון פּריוואַטקייט-געטריבן ינישאַטיווז. צוויי שליסל טעקניקס וואָס געבן דעם יבעררוק זענען סינטעטיש דאַטן און פעדערייטיד לערנען.
סינטעטיש דאַטן איז אַ פאָרעם פון קינסטלעך סייכל וואָס קריייץ דאַטן פונקטן וואָס רעפּלאַקייט די פאַרשפּרייטונג פון באַטייַטיק קעראַקטעריסטיקס אָן אַקשלי ניצן פאַקטיש אינפֿאָרמאַציע.
פעדערייטיד לערנען איז אַ פאָרעם פון פונאנדערגעטיילט מאַשין לערנען טעכניק ווו אַנאַליס באַן מאָדעלס אַריבער קייפל דאַטאַסעץ סיימאַלטייניאַסלי אָן די ריזיקירן פון קאַמפּראַמייזינג קיין קאַנפאַדענשאַל אָדער שפּירעוודיק אינפֿאָרמאַציע סטאָרד אין זיי.
צוזאַמען, די צוויי מעטהאָדס געבן ביידע בעסער אַקיעראַסי און שטארקער דאַטן פּריוואַטקייט פּראַטעקשאַנז פון אָנהייב צו ענדיקן, אַלאַוינג אונדז צו מאַכן סמאַרטער דיסיזשאַנז מיט אַ גרעסערע פארזיכערונג.
סאָף
MPC איז אַ ינקריסינגלי פאָלקס טעכנאָלאָגיע וואָס אַלאַוז זיכער דאַטן פּראַסעסינג צווישן קייפל פּאַרטיעס מיט קיין איין פּאַרטיי וואָס האט אַקסעס צו די פול שטעלן פון דאַטן. עס ניצט קריפּטאָגראַפיק טעקניקס אַזאַ ווי געהיים ייַנטיילונג און האָמאָמאָרפיק ענקריפּשאַן צו שפּאַלטן און ענקריפּט ברעקלעך פון דאַטן, ינשורינג אַז קיינער פון די פּאַרטיסאַפּאַנץ קענען צוטריט די רוי דאַטן אָדער פּראָפיל קיין יחיד פון עס.
מיט זיין פילע בענעפיץ, אַרייַנגערעכנט געוואקסן זיכערהייט, ימפּרוווד פּריוואַטקייט און ימפּרוווד גיכקייַט און סקאַלאַביליטי, MPC סאַלושאַנז פאָרשלאָגן אַ שטאַרק לייזונג פֿאַר אָרגאַנאַזיישאַנז צו סיקיורלי און יפישאַנטלי פּראַסעסינג שפּירעוודיק דאַטן.
מקור: https://www.cryptopolitan.com/multi-party-computation-mpc-solutions/