მრავალმხრივი გამოთვლების (MPC) გადაწყვეტილებები: როგორ იყენებთ საუკეთესოდ?

Multi-Party Computation (MPC) არის ტექნოლოგია, რომელიც იძლევა მონაცემთა უსაფრთხო დამუშავებას და გაზიარებას მრავალ მხარეს შორის ისე, რომ არც ერთ მხარეს არ აქვს წვდომა მონაცემთა სრულ კომპლექტზე.

ამ ტიპის განაწილებული გამოთვლები სულ უფრო პოპულარული გახდა ბოლო წლებში, რადგან მისი გამოყენება მოიცავს პერსონალურად იდენტიფიცირებულ ინფორმაციას (PII) გამოთვლების უსაფრთხო შესრულებას, მონაწილეების მიერ ნედლეულ მონაცემებზე წვდომის გარეშე. იმის უზრუნველსაყოფად, რომ არც ერთ მონაწილეს არ ჰქონდეს წვდომა ყველა მონაცემზე, კრიპტოლოგებმა შეიმუშავეს სხვადასხვა პროტოკოლები, რომლებიც საშუალებას აძლევს მხარეებს გაყონ და გაუზიარონ დაშიფრული მონაცემები ერთმანეთს.

რა არის მრავალმხრივი გამოთვლა?

თავის არსში, MPC არის ტექნოლოგია, რომელიც საშუალებას აძლევს მრავალ მხარეს გამოთვალოს მონაცემები ისე, რომ არც ერთ მხარეს არ ჰქონდეს წვდომა ნედლეულ მონაცემებზე. მათ ეს მიაღწიეს მონაცემების ნაწილებად დაყოფით და მათი დაშიფვრით ისე, რომ არცერთ მონაწილეს არ შეეძლო მისი დამოუკიდებლად გაშიფვრა.

MPC-ის ძირითადი კომპონენტია ის, რომ ის იძლევა დაშიფრულ მონაცემებზე გამოთვლების საშუალებას, ასე რომ მონაწილეები ვერ ხედავენ რაზე ასრულებენ გამოთვლებს სხვა მხარეები ან რა შედეგებს იღებენ ისინი პროცესიდან.

MPC-ის ისტორია

მრავალმხრივი გამოთვლა (MPC) პირველად გავრცელდა 1970-იან წლებში, როდესაც ჩინურმა კრიპტოგრაფიის ლეგენდამ ენდრიუ იაომ შექმნა Garbled Circuits Protocol, რომელიც საშუალებას აძლევდა ორ მხარეს გამოეთვალათ მონაცემები მათი შეყვანის გამოვლენის გარეშე. მისმა მილიონერების პრობლემამ მოიყვანა MPC ორპარტიული სისტემის მარტივი მაგალითი.

1987 წელს დაიბადა GMW (Goldreich-Micali-Wigderson) პროტოკოლი, რომელიც საშუალებას აძლევდა მართლაც მრავალპარტიული პლატფორმების შექმნას და 2008 წელს MPC-ს ჰქონდა დებიუტი რეალურ სამყაროში დანიის შაქრის ჭარხლის დალუქული შეთავაზების აუქციონზე, რომელმაც შეინარჩუნა ყველა პრეტენდენტის კონფიდენციალურობა. ჩართული. ამით დაიწყო რევოლუციური ახალი გზის დასაწყისი უსაფრთხო ციფრული ტრანზაქციების განსახორციელებლად მრავალ მონაწილესთან.

როგორ მუშაობს მრავალმხრივი გამოთვლა?

MPC იყენებს კრიპტოგრაფიის ტექნიკას, როგორიცაა საიდუმლო გაზიარება და ჰომორფული დაშიფვრა, რათა გაიყოს და გაიზიაროს დაშიფრული მონაცემები მრავალ მხარეს შორის. საიდუმლო გაზიარება გულისხმობს ინფორმაციის ნაწილის რამდენიმე კომპონენტად დაყოფას, თითოეული მხარე იღებს მხოლოდ ერთ ნაწილს, რაც ნიშნავს, რომ არცერთ მათგანს არ აქვს წვდომა სრულ მონაცემებზე. ჰომორფული დაშიფვრა გამოიყენება დაშიფრულ მონაცემებზე გამოთვლების გასააქტიურებლად, რაც იმას ნიშნავს, რომ ისინი არ ავლენენ მგრძნობიარე ინფორმაციას ღია ტექსტის სახით.

მაგალითი იმის საილუსტრაციოდ, თუ როგორ მუშაობს მრავალმხრივი გამოთვლა

ვთქვათ, სამ კომპანიას, A, B და C, სურთ პროექტზე თანამშრომლობა, მაგრამ არ ენდობიან ერთმანეთს საკმარისად, რომ გაუზიარონ თავიანთი მგრძნობიარე მონაცემები. MPC გადაწყვეტილებების გამოყენებით, მათ შეუძლიათ უსაფრთხოდ გაანაწილონ მონაცემები ერთმანეთთან და განახორციელონ გამოთვლები მასზე, არცერთ მათგანს არ აქვს წვდომა ნედლეულ ინფორმაციაზე.

პირველი, A, B და C გამოიყენებენ საიდუმლო გაზიარების ალგორითმებს თავიანთი მონაცემების რამდენიმე კომპონენტად დასაყოფად. შემდეგ თითოეული კომპანია დაშიფვრავს ამ ნაწილებს ჰომორფული დაშიფვრის ალგორითმების გამოყენებით და გაუგზავნის მათ დანარჩენ ორ მონაწილეს. ახლა სამივე მხარეს აქვს დაშიფრული მონაცემები ერთმანეთისგან, მაგრამ არცერთ მათგანს არ შეუძლია მისი დამოუკიდებლად გაშიფვრა და ინფორმაციის სრული ნაკრების წვდომა.

შემდეგი, A, B და C შეუძლიათ შეასრულონ გამოთვლები დაშიფრულ მონაცემებზე მისი გაშიფვრის გარეშე. ეს ნიშნავს, რომ თითოეულ მონაწილეს შეუძლია ნახოს მხოლოდ საკუთარი წვლილი, თუმცა ჯერ კიდევ შეუძლია პროექტზე თანამშრომლობა. დაბოლოს, რადგან არცერთ ამ მონაწილეს არ აქვს წვდომა ერთმანეთის ნედლეულ მონაცემებზე, მათ შეუძლიათ დარწმუნდნენ, რომ საკუთარი ინფორმაცია დაცულია.

რატომ ჰქვია MPC-ს კონფიდენციალურობის შენარჩუნების გამოთვლა?

მონაცემები შეუცვლელი ინსტრუმენტია დღევანდელ მსოფლიოში, სადაც მსოფლიოს მრავალი ყველაზე რევოლუციური და პროგრესული წინსვლა პირდაპირ ჩანს. მაგრამ მონაცემთა გაზიარება ძალიან ხშირად თან ახლავს კონფიდენციალურობის დარღვევის ან თუნდაც კონტროლის დაკარგვის განუზომელ რისკებს.

Multi-Party Computation (MPC) გთავაზობთ ამ საკითხის კრეატიულ გადაწყვეტას, რომელიც ეხმარება შექმნას ახალი ონლაინ ატმოსფერო, სადაც მხარეებს შეუძლიათ წვდომა გარკვეული ტიპის მონაცემებზე სხვა პირების ან საკუთარი ინფორმაციის უსაფრთხოებაზე კომპრომისის გარეშე.

MPC იყენებს უსაფრთხო ალგორითმებს, რომლებიც არ ამჟღავნებენ არცერთ მონაცემს, გარდა შედეგებისა, რაც ნიშნავს, რომ მხარეებს შეუძლიათ მიიღონ მნიშვნელოვანი გადაწყვეტილებები პირადი დეტალების გამჟღავნების ან სხვისი კონფიდენციალურობის უფლებების დარღვევის გარეშე. ამ ტექნოლოგიას შეუძლია რევოლუცია მოახდინოს მონაცემთა უსაფრთხოებაზე, როგორც ჩვენ ვიცით და გაუხსნას გზა უსაფრთხო მომავლისკენ, სავსე შესაძლებლობებით, რომლებიც გამომდინარეობს სასარგებლო ინფორმაციის გაზიარებისგან.

მრავალმხრივი გამოთვლითი გადაწყვეტილებების უპირატესობები

MPC გადაწყვეტილებები გთავაზობთ უპირატესობების ფართო სპექტრს, მათ შორის:

• გაზრდილი უსაფრთხოება – დაშიფრული მონაცემების გაყოფით და რაიმე ნედლი მონაცემების გამოვლენის გარეშე, MPC უზრუნველყოფს, რომ არც ერთ მხარეს არ შეუძლია წვდომა ყველა ინფორმაციაზე. ეს ხდის მას იდეალურ გადაწყვეტას ძალიან მგრძნობიარე ინფორმაციის დასამუშავებლად, როგორიცაა PII ან სამედიცინო ჩანაწერები.

• გაუმჯობესებული კონფიდენციალურობა – ვინაიდან თითოეული მონაწილე იღებს მხოლოდ მონაცემთა მთლიანი ნაკრების ნაწილს და არც ერთ მხარეს არ აქვს წვდომა ყველა ინფორმაციაზე, MPC ასევე ეხმარება გააუმჯობესოს კონფიდენციალურობა რომელიმე მხარის მიერ ინდივიდების პროფილირების თავიდან აცილების გზით.

• გაძლიერებული სიჩქარე და მასშტაბურობა – MPC გადაწყვეტილებებს შეუძლიათ გამოთვლების პარალელურად გაშვება, რაც იმას ნიშნავს, რომ მათ შეუძლიათ დიდი რაოდენობით მონაცემების სწრაფად დამუშავება. ეს განსაკუთრებით სასარგებლოა ისეთი ამოცანებისთვის, როგორიცაა მანქანათმცოდნეობა, რომლის შესასრულებლად საჭიროა ბევრი გამოთვლითი ძალა.

მრავალმხრივი გამოთვლითი გადაწყვეტილებების ნაკლოვანებები

MPC გადაწყვეტილებების ძირითადი ნაკლოვანებები მოიცავს:

• უფრო მაღალი ხარჯები – MPC გადაწყვეტის დანერგვა და გაშვება უფრო მეტ რესურსს მოითხოვს, ვიდრე ტრადიციული გამოთვლითი ტექნიკა. ეს მოიცავს ტექნიკის, პროგრამული უზრუნველყოფის და დაყენებისთვის საჭირო სხვა ხელსაწყოების შეძენას.

• სირთულე – MPC სისტემის დაყენება შეიძლება იყოს რთული, საჭირო დამატებითი კრიპტოგრაფიული ტექნიკის გამო. ამან ასევე შეიძლება გაართულოს პრობლემების აღმოფხვრა და გამართვა, რადგან ნებისმიერი საკითხი უნდა გადაიჭრას რამდენიმე მხარეში.

• ნელი სიჩქარე – ვინაიდან MPC გადაწყვეტილებები აწარმოებს გამოთვლებს დაშიფრულ მონაცემებზე, ისინი ხშირად შეიძლება უფრო ნელა იმუშაონ, ვიდრე ტრადიციული გამოთვლითი პროცესები. ეს ნიშნავს, რომ დავალებებს, რომლებიც საჭიროებენ დიდი რაოდენობით გამოთვლით ძალას, შეიძლება უფრო მეტი დრო დასჭირდეს.

MPC პროგრამები რეალურ სამყაროში

გენეტიკური ტესტირება

გენეტიკოსები იყენებენ MPC-ს გენეტიკური მონაცემების გასაანალიზებლად. იმის ნაცვლად, რომ დნმ-ის ნედლეული თანმიმდევრობა გაგზავნოს ინტერნეტით, თითოეული მხარე დაშიფვრავს საკუთარ მონაცემებს და აგზავნის მას მესამე მხარის სერვერზე, სადაც MPC-ს შეუძლია შედეგების შედარება, ანალიზი და ინტერპრეტაცია ყველა მხარის მიერ ინდივიდუალური ინფორმაციის გამოვლენის გარეშე.

ფინანსური ოპერაციები

თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ MPC ფინანსური ტრანზაქციების უზრუნველსაყოფად. ამის მიღწევა შეგიძლიათ მონაცემების მრავალ ნაწილად დაყოფით და მათი დამუშავებით უსაფრთხო MPC გარემოში, იმის უზრუნველსაყოფად, რომ არც ერთ მხარეს არ აქვს წვდომა ყველა ინფორმაციაზე. ეს მას იდეალურს ხდის ციფრული გადახდის გადაწყვეტილებებისთვის, როგორიცაა კრიპტოვალუტის ბირჟები, სადაც კონფიდენციალურობას უდიდესი მნიშვნელობა აქვს.

სამედიცინო კვლევა

თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ MPC გადაწყვეტილებები დიდი რაოდენობით სამედიცინო მონაცემების გასაზიარებლად და გასაანალიზებლად. მონაცემების გაგზავნამდე დაშიფვრით, თითოეულ მხარეს შეუძლია წვდომა გარკვეულ ინფორმაციაზე, რომელიც არ არღვევს სხვა პირის კონფიდენციალურობას ან უსაფრთხოებას. ეს ხდის MPC-ს იდეალურ გადაწყვეტას კლინიკური კვლევებისა და სხვა კვლევითი პროექტებისთვის, რომლებიც მოიცავს პაციენტის მგრძნობიარე მონაცემებს.

ბარიერის ხელმოწერა ბლოკჩეინებში

MPC-ს შეუძლია დაიცვას ციფრული ხელმოწერები სხვადასხვაში blockchain პროექტები. მათ მიაღწიეს ამას ხელმოწერის გაყოფით მრავალ მონაწილეს შორის, ისე რომ არცერთ მხარეს არ ჰქონდეს წვდომა მთელ ხელმოწერაზე. ეს უზრუნველყოფს ციფრული ხელმოწერების დაცვას და ხელმოწერის დაცვას, მაშინაც კი, თუ ერთი მხარე კომპრომეტირებული იქნება.

MPC-ის უსაფრთხო ალტერნატივები

კრიპტოგრაფიული მეთოდები

კრიპტოგრაფიული მეთოდები კომპიუტერული უსაფრთხოების განუყოფელი ნაწილია, რომელიც გვაძლევს საშუალებას შევინახოთ და გადავიტანოთ მგრძნობიარე მონაცემები უსაფრთხოდ. ამ მიზნით გამოყენებული ორი ძირითადი კრიპტოგრაფიული მეთოდია ჰომორფული დაშიფვრა და ნულოვანი ცოდნის მტკიცებულებები.

ჰომორფული დაშიფვრა იყენებს მათემატიკურ ფორმულებს, რათა დაშიფრული მონაცემების გამოთვლა მოხდეს მისი პირველი გაშიფვრის გარეშე, რაც აადვილებს მონაცემთა უსაფრთხოდ გაზიარებას კონფიდენციალურობის დარღვევის გარეშე.

ნულოვანი ცოდნის მტკიცებულებები უზრუნველყოფს მათემატიკურ ტექნიკას ინფორმაციის შესახებ სიმართლის გადამოწმების მიზნით მისი დეტალების გამჟღავნების გარეშე, რაც მათ უკიდურესად სასარგებლოს ხდის კონფიდენციალურ ინფორმაციასთან ურთიერთობისას.

კრიპტოგრაფიაში გამოყენებული კიდევ ერთი ტექნიკა არის დიფერენციალური კონფიდენციალურობა, რომელიც ამატებს შეგროვებულ მონაცემებს შემთხვევითობის კონტროლირებად რაოდენობას, რაც ხელს უშლის მავნე მხარეებს მომხმარებლის პირადი მონაცემების მოპოვებაში. არსებითად, კრიპტოგრაფიული მეთოდები გვთავაზობს მეტ კონტროლს ჩვენს მონაცემებზე, უსაფრთხოების გაზრდილი ფენისა და მონაცემთა დარღვევისგან დაცვის უზრუნველყოფით.

AI/ML მხარდაჭერილი მეთოდები

AI/ML მხარდაჭერილი მეთოდები ხელს უწყობს კონფიდენციალურობაზე ორიენტირებული ინიციატივების შემდეგი თაობის გაძლიერებას. ორი ძირითადი ტექნიკა, რომლებიც ამ ცვლის საშუალებას იძლევა, არის სინთეზური მონაცემები და ფედერირებული სწავლება.

სინთეზური მონაცემები არის ხელოვნური ინტელექტის ფორმა, რომელიც ქმნის მონაცემთა წერტილებს, რომლებიც იმეორებენ შესაბამისი მახასიათებლების განაწილებას რეალური ინფორმაციის გამოყენების გარეშე.

ფედერაციული სწავლება არის განაწილებული მანქანათმცოდნეობის ტექნიკის ფორმა, სადაც ანალიტიკოსები ამზადებენ მოდელებს მრავალ მონაცემთა ნაკრებში ერთდროულად, მათში შენახული ნებისმიერი კონფიდენციალური ან სენსიტიური ინფორმაციის კომპრომეტირების რისკის გარეშე.

ეს ორი მეთოდი ერთად იძლევა როგორც უკეთეს სიზუსტეს, ასევე მონაცემთა კონფიდენციალურობის უფრო ძლიერ დაცვას თავიდან ბოლომდე, რაც საშუალებას გვაძლევს მივიღოთ უფრო ჭკვიანური გადაწყვეტილებები მეტი გარანტიით.

დასკვნა

MPC არის სულ უფრო პოპულარული ტექნოლოგია, რომელიც უზრუნველყოფს მონაცემთა უსაფრთხო დამუშავებას მრავალ მხარეს შორის და არც ერთ მხარეს არ აქვს წვდომა მონაცემთა სრულ კომპლექტზე. ის იყენებს კრიპტოგრაფიულ ტექნიკას, როგორიცაა საიდუმლო გაზიარება და ჰომორფული დაშიფვრა მონაცემთა ნაწილის გაყოფისა და დაშიფვრის მიზნით, რაც უზრუნველყოფს, რომ არცერთ მონაწილეს არ შეუძლია წვდომა ნედლეულ მონაცემებზე ან მისგან რომელიმე ინდივიდის პროფილის შესახებ.

მრავალი უპირატესობით, მათ შორის გაზრდილი უსაფრთხოების, გაუმჯობესებული კონფიდენციალურობისა და გაუმჯობესებული სიჩქარითა და მასშტაბურობით, MPC გადაწყვეტილებები გთავაზობთ მძლავრ გადაწყვეტას ორგანიზაციებს, რათა უსაფრთხოდ და ეფექტურად დაამუშავონ მგრძნობიარე მონაცემები.