راه حل های محاسبات چند جانبه (MPC): چگونه بهترین استفاده را می کنید؟

محاسبات چند طرفه (MPC) یک فناوری است که پردازش و به اشتراک گذاری امن داده ها را بین چندین طرف بدون دسترسی به مجموعه کامل داده ها امکان پذیر می کند.

این نوع محاسبات توزیع‌شده در سال‌های اخیر مورد توجه قرار گرفته است، زیرا کاربرد آن شامل انجام محاسباتی ایمن بر روی اطلاعات شناسایی شخصی (PII) بدون دسترسی شرکت‌کنندگان به داده‌های خام است. برای اطمینان از اینکه هیچ شرکت‌کننده‌ای به همه داده‌ها دسترسی ندارد، رمزنگاران پروتکل‌های مختلفی را توسعه داده‌اند که به طرفین امکان می‌دهد تا داده‌های رمزگذاری شده را بین خود تقسیم و به اشتراک بگذارند.

محاسبات چند جانبه چیست؟

MPC در هسته خود یک فناوری است که به چندین طرف اجازه می دهد تا داده ها را بدون دسترسی به داده های خام محاسبه کنند. آنها این کار را با تقسیم داده ها به قطعات و رمزگذاری آنها انجام دادند تا هیچ شرکت کننده ای نتواند به تنهایی آن را رمزگشایی کند.

یکی از مؤلفه‌های کلیدی MPC این است که امکان محاسبه بر روی داده‌های رمزگذاری شده را فراهم می‌کند، بنابراین شرکت‌کنندگان نمی‌توانند ببینند که طرف‌های دیگر محاسبات را روی چه چیزی انجام می‌دهند یا چه نتایجی از این فرآیند دریافت می‌کنند.

تاریخچه MPC

محاسبات چند جانبه (MPC) برای اولین بار در دهه 1970، زمانی که اندرو یائو، اسطوره رمزنگاری چینی، پروتکل مدارهای مخرب را ایجاد کرد، که به دو طرف اجازه می داد تا داده ها را بدون افشای ورودی های خود محاسبه کنند، سر و صدا کرد. مشکل میلیونرهای او یک مثال ساده از یک سیستم دو حزبی MPC را ارائه داد.

در سال 1987، پروتکل GMW (Goldreich-Micali-Wigderson) به وجود آمد که امکان استفاده از سیستم عامل های چند حزبی را فراهم می کرد، و در سال 2008 MPC در یک حراجی چغندرقند دانمارکی با پیشنهاد مهر و موم شده که حریم خصوصی همه پیشنهاد دهندگان را حفظ می کرد، اولین حضور واقعی خود را داشت. گرفتار. این شروع یک روش جدید انقلابی برای انجام تراکنش های دیجیتالی امن با چندین شرکت کننده بود.

محاسبات چند جانبه چگونه کار می کند؟

MPC از تکنیک های رمزنگاری مانند به اشتراک گذاری مخفی و رمزگذاری همومورفیک برای تقسیم و به اشتراک گذاری قطعات رمزگذاری شده بین چندین طرف استفاده می کند. به اشتراک گذاری مخفی شامل تقسیم یک بخش از اطلاعات به چندین جزء است که هر یک از طرفین فقط یک قطعه را دریافت می کنند، به این معنی که هیچ یک از آنها به داده های کامل دسترسی ندارند. رمزگذاری همومورفیک برای فعال کردن محاسبات روی داده های رمزگذاری شده استفاده می شود، به این معنی که آنها اطلاعات حساس را به صورت متن ساده نشان نمی دهند.

مثالی برای نشان دادن چگونگی کارکرد محاسبات چند جانبه

فرض کنید سه شرکت A، B و C می‌خواهند در پروژه‌ای همکاری کنند، اما به اندازه کافی به یکدیگر اعتماد ندارند تا داده‌های حساس خود را به اشتراک بگذارند. با استفاده از راه حل های MPC، آنها می توانند به طور ایمن داده ها را بین خود تقسیم کنند و محاسبات را روی آن انجام دهند، بدون اینکه هیچ یک از آنها به اطلاعات خام دسترسی نداشته باشند.

ابتدا، A، B و C از الگوریتم‌های اشتراک‌گذاری مخفی برای تقسیم داده‌های خود به چندین مؤلفه استفاده می‌کنند. سپس هر شرکت این قطعات را با استفاده از الگوریتم های رمزگذاری همومورف رمزگذاری کرده و برای دو شرکت کننده دیگر ارسال می کند. اکنون، هر سه طرف داده‌ها را از یکدیگر رمزگذاری کرده‌اند، اما هیچ‌کدام نمی‌توانند به تنهایی آن را رمزگشایی کنند و به مجموعه کامل اطلاعات دسترسی داشته باشند.

در مرحله بعد، A، B و C می توانند محاسبات را روی داده های رمزگذاری شده بدون نیاز به رمزگشایی انجام دهند. این بدان معنی است که هر شرکت کننده فقط می تواند مشارکت های خود را ببیند، در حالی که هنوز می تواند در پروژه همکاری کند. در نهایت، از آنجایی که هیچ یک از این شرکت‌کنندگان به داده‌های خام یکدیگر دسترسی ندارند، می‌توانند از امنیت اطلاعات خود مطمئن باشند.

چرا MPC را محاسبات حفظ حریم خصوصی می نامند؟

داده ها ابزاری بی بدیل در دنیای امروز هستند و بسیاری از انقلابی ترین و مترقی ترین پیشرفت های جهان مستقیماً در آن قابل ردیابی هستند. اما به اشتراک گذاری داده ها اغلب با خطرات غیرقابل محاسبه نقض حریم خصوصی یا حتی از دست دادن کنترل همراه است.

محاسبات چند طرفه (MPC) راه حلی خلاقانه برای این موضوع ارائه می دهد و به ایجاد فضای آنلاین جدیدی کمک می کند که در آن طرفین می توانند به انواع خاصی از داده ها دسترسی داشته باشند بدون اینکه امنیت اطلاعات افراد دیگر یا اطلاعات آنها به خطر بیفتد.

MPC از الگوریتم‌های امنی استفاده می‌کند که هیچ داده‌ای را به جز نتایج نشان نمی‌دهد، به این معنی که طرفین می‌توانند بدون افشای جزئیات شخصی یا نقض حقوق حریم خصوصی دیگران تصمیمات مهمی بگیرند. این فناوری می تواند امنیت داده ها را همانطور که می شناسیم متحول کند و راه را برای آینده ای امن پر از فرصت های ناشی از اشتراک گذاری اطلاعات مفید هموار کند.

مزایای راه حل های محاسباتی چند طرفه

راه حل های MPC طیف گسترده ای از مزایای را ارائه می دهند، از جمله:

• افزایش امنیت – با تقسیم قطعات رمزگذاری شده از داده ها و عدم افشای داده های خام در هر نقطه، MPC تضمین می کند که هیچ طرف به تنهایی نمی تواند به همه اطلاعات دسترسی داشته باشد. این آن را به یک راه حل ایده آل برای پردازش اطلاعات بسیار حساس، مانند PII یا سوابق پزشکی تبدیل می کند.

• حفظ حریم خصوصی بهبود یافته - از آنجایی که هر شرکت کننده تنها بخشی از مجموعه داده های کلی را دریافت می کند و هیچ یک از طرفین به همه اطلاعات دسترسی ندارد، MPC همچنین با جلوگیری از نمایه سازی افراد توسط هر یک از طرفین، به بهبود حریم خصوصی کمک می کند.

• سرعت و مقیاس پذیری پیشرفته - راه حل های MPC می توانند محاسبات را به صورت موازی انجام دهند، به این معنی که آنها قادر به پردازش مقادیر زیادی از داده ها به سرعت هستند. این امر به ویژه برای کارهایی مانند یادگیری ماشینی که برای انجام آنها به توان محاسباتی زیادی نیاز دارد مفید است.

معایب راه حل های محاسباتی چند طرفه

معایب عمده راه حل های MPC عبارتند از:

• هزینه های بالاتر – پیاده سازی و اجرای راه حل MPC به منابع بیشتری نسبت به تکنیک های محاسباتی سنتی نیاز دارد. این شامل نیاز به خرید سخت افزار، نرم افزار و سایر ابزارهای مورد نیاز برای راه اندازی است.

• پیچیدگی – راه اندازی یک سیستم MPC به دلیل تکنیک های رمزنگاری اضافی مورد نیاز می تواند پیچیده باشد. این همچنین می‌تواند عیب‌یابی و اشکال‌زدایی را دشوار کند، زیرا هر مشکلی باید در چندین طرف حل شود.

• سرعت های آهسته – از آنجایی که راه حل های MPC محاسبات را روی داده های رمزگذاری شده اجرا می کنند، اغلب می توانند کندتر از فرآیندهای محاسباتی سنتی اجرا شوند. این بدان معناست که انجام کارهایی که به مقادیر زیادی از توان محاسباتی نیاز دارند ممکن است زمان بیشتری ببرد.

برنامه های MPC در دنیای واقعی

آزمایش ژنتیک

متخصصان ژنتیک از MPC برای تجزیه و تحلیل داده های ژنتیکی استفاده می کنند. به جای ارسال توالی DNA خام از طریق اینترنت، هر یک از طرفین داده های خود را رمزگذاری می کند و آن را به یک سرور شخص ثالث می فرستد که MPC می تواند نتایج را مقایسه، تجزیه و تحلیل و تفسیر کند بدون اینکه همه طرف ها اطلاعات فردی خود را فاش کنند.

تراکنشهای مالی

می توانید از MPC برای ایمن سازی تراکنش های مالی استفاده کنید. شما می توانید با تقسیم داده ها به چند قطعه و پردازش آنها در یک محیط MPC امن، به این هدف دست یابید و اطمینان حاصل کنید که هیچ یک از طرفین به همه اطلاعات دسترسی ندارند. این آن را برای راه‌حل‌های پرداخت دیجیتالی مانند صرافی‌های ارزهای دیجیتال، که در آن حفظ حریم خصوصی از اهمیت بالایی برخوردار است، ایده‌آل می‌کند.

تحقیقات پزشکی

شما می توانید از راه حل های MPC برای به اشتراک گذاری و تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده های پزشکی استفاده کنید. با رمزگذاری داده ها قبل از ارسال، هر یک از طرفین می توانند به اطلاعات خاصی دسترسی داشته باشند که حریم خصوصی یا امنیت هیچ شخص دیگری را به خطر نمی اندازد. این امر MPC را به یک راه حل ایده آل برای آزمایش های بالینی و سایر پروژه های تحقیقاتی مربوط به داده های حساس بیمار تبدیل می کند.

امضای آستانه در بلاک چین

MPC می تواند از امضای دیجیتال در موارد مختلف محافظت کند بلاکچین پروژه ها. آنها این کار را با تقسیم امضا بین چندین شرکت کننده به دست آوردند تا هیچ یک از طرفین به کل امضا دسترسی نداشته باشند. این تضمین می کند که امضای دیجیتال ایمن و بدون دستکاری باقی می ماند حتی اگر یکی از طرفین به خطر بیفتد.

جایگزین های امن برای MPC

روش های رمزنگاری

روش‌های رمزنگاری بخشی جدایی‌ناپذیر از امنیت رایانه هستند که به ما اجازه می‌دهند داده‌های حساس را به صورت ایمن ذخیره و انتقال دهیم. دو روش رمزنگاری اصلی که برای این منظور مورد استفاده قرار می‌گیرند، رمزگذاری همومورفیک و اثبات‌های دانش صفر هستند.

رمزگذاری همومورفیک از فرمول‌های ریاضی استفاده می‌کند تا محاسبات داده‌های رمزگذاری‌شده را بدون رمزگشایی ابتدا امکان‌پذیر کند، و اشتراک‌گذاری امن داده‌ها را بدون به خطر انداختن حریم خصوصی آسان‌تر می‌کند.

اثبات‌های دانش صفر، تکنیک‌های ریاضی را برای تأیید حقیقت در مورد اطلاعات بدون افشای جزئیات آن ارائه می‌کنند، که آنها را در هنگام برخورد با اطلاعات محرمانه بسیار مفید می‌سازد.

یکی دیگر از تکنیک‌های مورد استفاده در رمزنگاری، حریم خصوصی تفاضلی است که میزان تصادفی کنترل‌شده‌ای را به داده‌های جمع‌آوری‌شده اضافه می‌کند و از دستیابی طرف‌های مخرب به اطلاعات شخصی کاربران جلوگیری می‌کند. اساساً، روش‌های رمزنگاری با ارائه لایه‌ای از امنیت و محافظت در برابر نقض داده‌ها، کنترل بیشتری بر داده‌های خود به ما ارائه می‌دهند.

روش های مبتنی بر AI/ML

روش‌های مبتنی بر AI/ML به تقویت نسل بعدی ابتکارات مبتنی بر حریم خصوصی کمک می‌کنند. دو تکنیک کلیدی که این تغییر را ممکن می‌کنند، داده‌های مصنوعی و یادگیری فدرال هستند.

داده های مصنوعی شکلی از هوش مصنوعی است که نقاط داده ای را ایجاد می کند که توزیع ویژگی های مربوطه را بدون استفاده واقعی از اطلاعات واقعی تکرار می کند.

یادگیری فدرال شکلی از تکنیک یادگیری ماشینی توزیع شده است که در آن تحلیل‌گران مدل‌ها را در چندین مجموعه داده به طور همزمان آموزش می‌دهند بدون اینکه خطر به خطر انداختن هرگونه اطلاعات محرمانه یا حساس ذخیره شده در آنها وجود داشته باشد.

این دو روش با هم، دقت بهتر و حفاظت از حریم خصوصی داده‌ها را از ابتدا تا انتها قوی‌تر می‌کنند و به ما امکان می‌دهند با اطمینان بیشتر تصمیمات هوشمندانه‌تری بگیریم.

نتیجه

MPC یک فناوری روزافزون محبوب است که پردازش امن داده‌ها را بین چندین طرف امکان‌پذیر می‌سازد، بدون اینکه هیچ طرفی به مجموعه کامل داده‌ها دسترسی نداشته باشد. از تکنیک‌های رمزنگاری مانند اشتراک‌گذاری مخفی و رمزگذاری همومورفیک برای تقسیم و رمزگذاری تکه‌های داده استفاده می‌کند و اطمینان می‌دهد که هیچ یک از شرکت‌کنندگان نمی‌توانند به داده‌های خام دسترسی داشته باشند یا هیچ فردی را از آن نمایه کنند.

راه حل های MPC با مزایای بسیاری از جمله افزایش امنیت، بهبود حریم خصوصی و افزایش سرعت و مقیاس پذیری، راه حلی قدرتمند برای سازمان ها برای پردازش ایمن و کارآمد داده های حساس ارائه می دهد.