Sikker flerpartsberegning (SMC)

Secure Multiparty Computation (SMC)

Secure Multiparty Computation (SMC) er en teknikk som lar flere parter samarbeide om å beregne en funksjon over deres private innspill. Det sikrer at hver parts innspill forblir skjult for de andre, selv om beregningen involverer alle innspillene. SMC benytter kryptografiske protokoller for å lette beregningen samtidig som man minimerer lekkasje av informasjon. Det sikrer konsistensen og korrektheten i beregningen, og gjør det umulig for noen part å manipulere resultatet uten å bli oppdaget.

Hvordan Secure Multiparty Computation virker

Secure Multiparty Computation oppnår målet om å beskytte innspillenes personvern samtidig som felles beregning muliggjøres gjennom følgende mekanismer:

1. Input Personvern

En av de grunnleggende aspektene ved SMC er å bevare innspillenes personvern. Det sikrer at selv om hver part bidrar med sitt innspill til beregningen, kan ikke de andre partene lære de spesifikke verdiene. Dette personvernet oppnås gjennom bruk av kryptografiske teknikker, som kryptering og hemmelig deling.

2. Sikkerhetsprotokoller

SMC benytter kryptografiske protokoller for å implementere beregningen sikkert. Disse protokollene sikrer at beregningen utføres korrekt mens lekkasje av informasjon minimeres. Vanlige kryptografiske teknikker som brukes i SMC inkluderer sikker funksjonsvurdering, oblivious transfer og sikker sammenligning.

3. Konsistens og Korrekthet

SMC-algoritmer garanterer også konsistensen og korrektheten av beregningen. Dette betyr at resultatet produsert av den felles beregningen nøyaktig reflekterer innspillene fra alle parter. I tillegg kan SMC-protokoller oppdage ethvert forsøk fra en part på å manipulere resultatet til egen fordel, og sikrer dermed integriteten til beregningen.

Bruksområder for Secure Multiparty Computation

SMC finner anvendelse i ulike scenarier der personvernvennlig beregning er avgjørende. Noen fremtredende bruksområder inkluderer:

1. Personvernvennlig Datautvinning

Organisasjoner som ønsker å samarbeide om datautvinning uten å avsløre sine individuelle datasett kan bruke SMC. SMC muliggjør felles beregning av statistiske analyser, maskinlæring algoritmer og andre datautvinningsteknikker samtidig som personvernet til hver parts data bevares.

2. Finansiell Modellering

I finansnæringen gjør SMC det mulig for institusjoner å samarbeide om komplekse finansielle modelleringer samtidig som sensitive data holdes konfidensielle. For eksempel kan flere banker i fellesskap beregne risikovurderinger eller prismodeller uten å dele proprietær informasjon.

3. Samarbeidende Maskinlæring

SMC muliggjør også samarbeidsmodeller for maskinlæring uten behov for å avsløre individuelle datasett. Flere enheter kan trene en maskinlæringsmodell med sine respektive data samtidig som de sikrer personvernet til hver parts data. Dette gjør det mulig å utvikle kraftige modeller som inkluderer ulike datasett samtidig som man opprettholder datapersonvernet.

Forhåndsregler for Secure Multiparty Computation

Ved bruk av Secure Multiparty Computation er det viktig å ta følgende forholdsregler for å sikre sikkerhet og personvern:

• Velg Pålitelige Plattform: Bruk plattformer og algoritmer som har blitt grundig vurdert for sikkerhet og personvern. Velg anerkjente leverandører eller åpen kildekode implementeringer som har gjennomgått uavhengige revisjoner.

• Krypteringsstandarder: Bruk sterke krypteringsteknikker for å beskytte kommunikasjonen og dataene som er involvert i Secure Multiparty Computation-prosessene. Dette inkluderer bruk av betrodde krypteringsalgoritmer og holde krypteringsnøkler sikre.

• Regelmessige Revisjoner: Evaluere regelmessig sikkerheten til Secure Multiparty Computation-infrastrukturen og -protokollene. Utfør sikkerhetsrevisjoner for å identifisere og adressere potensielle sårbarheter eller svakheter som kan kompromittere personvernet og integriteten til beregningen.

Ved å følge disse forhåndsreglene kan organisasjoner forbedre sikkerheten og personvernet til sine Secure Multiparty Computation-implementeringer, sikre konfidensialiteten til sensitive data og integriteten av den felles beregningen.

Relaterte Begreper

• Homomorfisk Kryptering: Homomorfisk kryptering er en krypteringsmetode som gjør det mulig å utføre beregninger på krypterte data uten å avsløre innspillene eller resultatene. Det muliggjør personvernvennlige beregninger på sensitive data samtidig som konfidensialiteten opprettholdes.

• Zero-Knowledge Proofs (ZKP): Zero-Knowledge Proofs er matematiske metoder som gjør det mulig for en part (prover) å bevise gyldigheten av en påstand til en annen part (verifier) uten å avsløre annen informasjon enn gyldigheten av selve påstanden. Zero-Knowledge Proofs har anvendelser for å forbedre personvern og sikkerhet i ulike protokoller og systemer.