Բազմակողմանի հաշվարկի (MPC) լուծումներ. ինչպե՞ս եք լավագույնս օգտագործում:

Multi-Party Computation-ը (MPC) տեխնոլոգիա է, որը հնարավորություն է տալիս տվյալների անվտանգ մշակում և փոխանակում մի քանի կողմերի միջև՝ առանց որևէ կողմի մուտքի տվյալների ամբողջական փաթեթին:

Բաշխված հաշվարկների այս տեսակը մեծ տարածում է գտել վերջին տարիներին, քանի որ դրա օգտակարությունը ներառում է անձնապես ճանաչելի տեղեկատվության (PII) անվտանգ հաշվարկներ կատարելը, առանց մասնակիցների մուտքի հումքի տվյալները: Ապահովելու համար, որ ոչ մի մասնակից չունի բոլոր տվյալների հասանելիությունը, կրիպտոլոգները մշակել են տարբեր արձանագրություններ, որոնք կողմերին հնարավորություն են տալիս բաժանել և կիսել գաղտնագրված տվյալների կտորները միմյանց միջև:

Ի՞նչ է բազմակողմանի հաշվարկը:

Իր հիմքում, MPC-ն տեխնոլոգիա է, որը թույլ է տալիս բազմաթիվ կողմերին հաշվարկել տվյալները՝ առանց որևէ կողմի հում տվյալների հասանելիության: Նրանք դա արեցին՝ տվյալները բաժանելով մասերի և կոդավորելով դրանք, որպեսզի ոչ մի մասնակից չկարողանա ինքնուրույն վերծանել դրանք:

MPC-ի հիմնական բաղադրիչն այն է, որ այն թույլ է տալիս հաշվարկել կոդավորված տվյալների վրա, այնպես որ մասնակիցները չեն կարող տեսնել, թե մյուս կողմերը ինչի վրա են հաշվարկներ կատարում կամ ինչ արդյունքներ են ստանում գործընթացից:

MPC-ի պատմություն

Բազմակողմ հաշվումը (MPC) առաջին անգամ մեծ աղմուկ բարձրացրեց 1970-ականներին, երբ չինացի գաղտնագրության լեգենդ Էնդրյու Յաոն ստեղծեց խեղաթյուրված սխեմաների արձանագրությունը, որը թույլ էր տալիս երկու կողմերին հաշվարկել տվյալները՝ չբացահայտելով իրենց մուտքերը: Նրա միլիոնատերերի խնդիրը բերեց MPC երկկուսակցական համակարգի պարզ օրինակ:

1987 թվականին ծնվեց GMW (Goldreich–Micali–Wigderson) արձանագրությունը, որը թույլ էր տալիս իսկապես բազմակուսակցական հարթակներ, իսկ 2008 թվականին MPC-ն իր իրական դեբյուտն ունեցավ դանիական շաքարի ճակնդեղի կնքված աճուրդում, որը պահպանեց բոլոր հայտատուների գաղտնիությունը։ ներգրավված. Սա նշանավորեց հեղափոխական նոր ճանապարհի սկիզբը՝ մի քանի մասնակիցների հետ անվտանգ թվային գործարքներ իրականացնելու համար:

Ինչպե՞ս է աշխատում բազմակողմանի հաշվարկը:

MPC-ն օգտագործում է կրիպտոգրաֆիայի մեթոդներ, ինչպիսիք են գաղտնի փոխանակումը և հոմոմորֆիկ գաղտնագրումը, որպեսզի բաժանեն և համօգտագործեն գաղտնագրված տվյալները բազմաթիվ կողմերի միջև: Գաղտնի փոխանակումը ներառում է տեղեկատվության մի հատվածի բաժանումը մի քանի բաղադրիչների, ընդ որում յուրաքանչյուր կողմ ստանում է միայն մեկ կտոր, ինչը նշանակում է, որ նրանցից ոչ մեկին հասանելի չեն լինի ամբողջական տվյալները: Հոմոմորֆ գաղտնագրումն օգտագործվում է գաղտնագրված տվյալների վրա հաշվարկներ թույլ տալու համար, ինչը նշանակում է, որ դրանք չեն բացահայտում զգայուն տեղեկատվությունը պարզ տեքստի տեսքով:

Օրինակ՝ ցույց տալու համար, թե ինչպես է աշխատում բազմակողմ հաշվարկը

Ենթադրենք, երեք ընկերություններ՝ A, B և C, ցանկանում են համագործակցել նախագծի վրա, բայց այնքան էլ չեն վստահում միմյանց՝ կիսելու իրենց զգայուն տվյալները: Օգտագործելով MPC լուծումները, նրանք կարող են ապահով կերպով բաժանել տվյալները միմյանց միջև և կատարել դրանց վրա հաշվարկներ, ընդ որում նրանցից ոչ մեկին հասանելի չեն հում տեղեկատվություն:

Նախ, A, B և C-ն կօգտագործեն գաղտնի փոխանակման ալգորիթմներ՝ իրենց տվյալները մի քանի բաղադրիչների բաժանելու համար: Այնուհետև յուրաքանչյուր ընկերություն կգաղտնագրի այս կտորները՝ օգտագործելով հոմոմորֆ գաղտնագրման ալգորիթմները և կուղարկի դրանք մյուս երկու մասնակիցներին: Այժմ բոլոր երեք կողմերն էլ միմյանցից կոդավորված են տվյալների կտորներ, բայց նրանցից ոչ մեկը չի կարող ինքնուրույն վերծանել դրանք և մուտք գործել տեղեկատվության ամբողջական փաթեթ:

Հաջորդը, A, B և C-ն կարող են հաշվարկներ կատարել գաղտնագրված տվյալների վրա՝ առանց դրանք վերծանելու: Սա նշանակում է, որ յուրաքանչյուր մասնակից կարող է տեսնել միայն իր սեփական ներդրումները, մինչդեռ դեռ կարող է համագործակցել նախագծի վրա: Վերջապես, քանի որ այս մասնակիցներից ոչ մեկը հասանելիություն չունի միմյանց հումքի տվյալներին, նրանք կարող են վստահ լինել, որ իրենց տեղեկատվությունը ապահով է:

Ինչու՞ է MPC-ն կոչվում գաղտնիության պահպանման հաշվարկ:

Տվյալներն անփոխարինելի գործիք են այսօրվա աշխարհում, որտեղ աշխարհի ամենահեղափոխական և առաջադեմ առաջընթացներից շատերն ուղղակիորեն կարող են հետագծվել դրանով: Սակայն տվյալների փոխանակումը շատ հաճախ հանգեցնում է գաղտնիության խախտման կամ նույնիսկ վերահսկողության կորստի անհաշվելի ռիսկերին:

Multi-Party Computation-ը (MPC) առաջարկում է այս հարցի կրեատիվ լուծում՝ օգնելով ստեղծել նոր առցանց մթնոլորտ, որտեղ կողմերը կարող են մուտք գործել որոշակի տեսակի տվյալներ՝ չվտանգելով այլ անձանց կամ իրենց տվյալների անվտանգությունը:

MPC-ն օգտագործում է անվտանգ ալգորիթմներ, որոնք չեն բացահայտում որևէ տվյալ, բացառությամբ արդյունքների, ինչը նշանակում է, որ կողմերը կարող են կարևոր որոշումներ կայացնել՝ չբացահայտելով անձնական տվյալները կամ խախտելով ուրիշների գաղտնիության իրավունքները: Այս տեխնոլոգիան կարող է հեղափոխել տվյալների անվտանգությունը, ինչպես մենք գիտենք, և ճանապարհ հարթել դեպի անվտանգ ապագա՝ լի հնարավորություններով, որոնք բխում են օգտակար տեղեկատվության փոխանակումից:

Բազմակողմ հաշվողական լուծումների առավելությունները

MPC լուծումներն առաջարկում են առավելությունների լայն շրջանակ, ներառյալ.

• Անվտանգության բարձրացում – Կոդավորված տվյալների բաժանելով և որևէ պահի չբացահայտելով որևէ հում տվյալ, MPC-ն երաշխավորում է, որ ոչ մի կողմ չկարողանա մուտք գործել ողջ տեղեկատվություն: Սա այն դարձնում է իդեալական լուծում խիստ զգայուն տեղեկատվության մշակման համար, ինչպիսիք են PII կամ բժշկական գրառումները:

• Բարելավված գաղտնիություն – Քանի որ յուրաքանչյուր մասնակից ստանում է տվյալների ընդհանուր հավաքածուի միայն մի մասը, և ոչ մի կողմ չունի բոլոր տեղեկությունների հասանելիությունը, MPC-ն նաև օգնում է բարելավել գաղտնիությունը՝ թույլ չտալով որևէ կողմին պրոֆիլավորել անհատներին:

• Ընդլայնված արագություն և մասշտաբայնություն – MPC լուծումները կարող են կատարել հաշվարկները զուգահեռաբար, ինչը նշանակում է, որ նրանք կարող են արագ մշակել մեծ քանակությամբ տվյալներ: Սա հատկապես ձեռնտու է այնպիսի առաջադրանքների համար, ինչպիսին է մեքենայական ուսուցումը, որոնց կատարման համար պահանջվում է շատ հաշվողական հզորություն:

Բազմակողմ հաշվողական լուծումների թերությունները

MPC լուծումների հիմնական թերությունները ներառում են.

• Ավելի բարձր ծախսեր – MPC լուծումների ներդրումն ու գործարկումն ավելի շատ ռեսուրսներ են պահանջում, քան ավանդական հաշվողական տեխնիկան: Սա ներառում է սարքավորման, ծրագրային ապահովման և տեղադրման համար անհրաժեշտ այլ գործիքներ գնելու անհրաժեշտությունը:

• Բարդություն – MPC համակարգի ստեղծումը կարող է բարդ լինել, քանի որ անհրաժեշտ է լրացուցիչ ծածկագրման տեխնիկա: Սա կարող է նաև դժվարացնել անսարքությունների վերացումը և վրիպազերծումը, քանի որ ցանկացած խնդիր պետք է լուծվի բազմաթիվ կողմերի միջև:

• Դանդաղ արագություններ – Քանի որ MPC լուծումները հաշվարկներ են կատարում գաղտնագրված տվյալների վրա, դրանք հաճախ կարող են ավելի դանդաղ աշխատել, քան ավանդական հաշվողական գործընթացները: Սա նշանակում է, որ մեծ քանակությամբ հաշվողական հզորություն պահանջող առաջադրանքները կարող են ավելի երկար տևել ավարտին:

MPC հավելվածներ իրական աշխարհում

Գենետիկական փորձարկումներ

Գենետիկները օգտագործում են MPC գենետիկ տվյալները վերլուծելու համար: Ինտերնետով չմշակված ԴՆԹ-ի հաջորդականությունները ուղարկելու փոխարեն՝ յուրաքանչյուր կողմ կոդավորում է իր տվյալները և ուղարկում դրանք երրորդ կողմի սերվեր, որտեղ MPC-ն կարող է համեմատել, վերլուծել և մեկնաբանել արդյունքները՝ առանց բոլոր կողմերի բացահայտման իրենց անհատական ​​տեղեկատվությունը:

Ֆինանսական գործարքներ

Դուք կարող եք օգտագործել MPC-ն ֆինանսական գործարքները ապահովելու համար: Դուք կարող եք հասնել դրան՝ բաժանելով տվյալները մի քանի մասերի և մշակելով դրանք անվտանգ MPC միջավայրում՝ ապահովելով, որ ոչ մի կողմ հասանելիություն չունի ամբողջ տեղեկատվությանը: Սա այն դարձնում է իդեալական թվային վճարային լուծումների համար, ինչպիսիք են կրիպտոարժույթի փոխանակումները, որտեղ գաղտնիությունը չափազանց կարևոր է:

Բժշկական հետազոտությունը

Դուք կարող եք օգտագործել MPC լուծումները մեծ քանակությամբ բժշկական տվյալների փոխանակման և վերլուծության համար: Տվյալներն ուղարկելուց առաջ գաղտնագրելով՝ յուրաքանչյուր կողմ կարող է մուտք գործել որոշակի տեղեկատվություն, որը վտանգում է որևէ այլ անձի գաղտնիությունը կամ անվտանգությունը: Սա MPC-ն դարձնում է իդեալական լուծում կլինիկական փորձարկումների և այլ հետազոտական ​​նախագծերի համար, որոնք ներառում են հիվանդի զգայուն տվյալներ:

Շեմի ստորագրում բլոկչեյններում

MPC-ն կարող է պաշտպանել թվային ստորագրությունները տարբեր ձևերով blockchain նախագծերը։ Նրանք դրան հասան՝ բաժանելով ստորագրությունը մի քանի մասնակիցների միջև՝ այնպես անելով, որ ոչ մի կուսակցություն մուտք չունենա ամբողջ ստորագրությունը: Սա երաշխավորում է, որ թվային ստորագրությունները մնան ապահով և անձեռնմխելի, նույնիսկ եթե կողմերից մեկը վտանգի ենթարկվի:

MPC-ի ապահով այլընտրանքներ

Կրիպտոգրաֆիկ մեթոդներ

Կրիպտոգրաֆիկ մեթոդները համակարգչային անվտանգության անբաժանելի մասն են, որը թույլ է տալիս մեզ անվտանգ պահել և փոխանցել զգայուն տվյալները: Այս նպատակով օգտագործվող գաղտնագրման հիմնական մեթոդներից երկուսն են՝ հոմոմորֆ կոդավորումը և զրոյական գիտելիքի ապացույցները:

Հոմոմորֆ գաղտնագրումն օգտագործում է մաթեմատիկական բանաձևեր՝ հնարավորություն տալու գաղտնագրված տվյալների հաշվարկն առանց դրանք նախապես վերծանելու, ինչը հեշտացնում է տվյալների անվտանգ փոխանակումը առանց գաղտնիության վտանգի:

Զրոյական գիտելիքի ապացույցները տրամադրում են մաթեմատիկական մեթոդներ՝ ստուգելու տեղեկատվության մասին ճշմարտությունը՝ առանց դրա մանրամասները բացահայտելու, ինչը դրանք չափազանց օգտակար է դարձնում գաղտնի տեղեկատվության հետ գործ ունենալիս:

Կրիպտոգրաֆիայում օգտագործվող մեկ այլ տեխնիկան դիֆերենցիալ գաղտնիությունն է, որը հավաքագրված տվյալներին ավելացնում է պատահականության վերահսկվող քանակություն՝ թույլ չտալով վնասակար կողմերին ձեռք բերել օգտատերերի անձնական տվյալները: Ըստ էության, գաղտնագրման մեթոդներն առաջարկում են մեզ ավելի շատ վերահսկողություն մեր տվյալների նկատմամբ՝ ապահովելով անվտանգության բարձր շերտ և պաշտպանություն տվյալների խախտումներից:

AI/ML-ով ապահովված մեթոդներ

AI/ML-ով ապահովված մեթոդներն օգնում են հզորացնել գաղտնիության վրա հիմնված նախաձեռնությունների հաջորդ սերունդը: Երկու հիմնական տեխնիկան, որոնք հնարավորություն են տալիս այս տեղաշարժը, սինթետիկ տվյալները և դաշնային ուսուցումն են:

Սինթետիկ տվյալները արհեստական ​​ինտելեկտի մի ձև է, որը ստեղծում է տվյալների կետեր, որոնք կրկնում են համապատասխան բնութագրերի բաշխումը, առանց իրական տեղեկատվության օգտագործման:

Ֆեդերատիվ ուսուցումը բաշխված մեքենայական ուսուցման տեխնիկայի ձև է, որտեղ վերլուծաբանները միաժամանակ վարժեցնում են մոդելները մի քանի տվյալների հավաքածուներով՝ առանց դրանցում պահվող որևէ գաղտնի կամ զգայուն տեղեկատվության վտանգի:

Այս երկու մեթոդները միասին հնարավորություն են տալիս և՛ ավելի լավ ճշգրտություն, և՛ տվյալների գաղտնիության ավելի ուժեղ պաշտպանություն սկզբից մինչև վերջ՝ թույլ տալով մեզ ավելի խելացի որոշումներ կայացնել ավելի մեծ վստահությամբ:

Եզրափակում

MPC-ն ավելի ու ավելի տարածված տեխնոլոգիա է, որը հնարավորություն է տալիս տվյալների անվտանգ մշակում մի քանի կողմերի միջև՝ առանց որևէ կողմի տվյալների ամբողջական փաթեթի հասանելիության: Այն օգտագործում է կրիպտոգրաֆիկ մեթոդներ, ինչպիսիք են գաղտնի փոխանակումը և հոմոմորֆիկ գաղտնագրումը տվյալների մասերը բաժանելու և գաղտնագրելու համար՝ ապահովելով, որ մասնակիցներից ոչ մեկը չի կարող մուտք գործել հում տվյալներ կամ դրանցից որևէ անհատի պրոֆիլավորել:

Իր բազմաթիվ առավելություններով, ներառյալ անվտանգության բարձրացումը, բարելավված գաղտնիությունը և բարձրացված արագությունն ու մասշտաբայնությունը, MPC լուծումներն առաջարկում են կազմակերպությունների համար զգայուն տվյալների անվտանգ և արդյունավետ մշակման հզոր լուծում: