【MPC技术解读】用安全多方计算保护数据隐私(一)

背景

在过去几个世纪,石油被认为是最具价值的有形资产之一。而在数字时代, 数据这种新型商品正在崛起以取代石油的地位。数据有自己的独特性。石油总量是固定的, 但数据总量的增长却难以衡量。

每个人、每台智能终端都在不断地产生数据。但数据的真正价值不在于数据量的多少, 而是如何使数据充分发挥作用。世界上的科技巨头无法只靠在数据库中存储数据盈利,流动起来的数据才有价值。

然而,由于数据隐私保护难题的存在,数据的充分流动仍面临重重阻碍。人们不愿分享自己的个人信息给其他各方以供商业使用, 更不用说企业间核心数据的交换了。

那为什么传统的加密手段不足以保护数据隐私呢?

数据的流动涉及多源数据的“计算”, 多源数据“计算”才能使数据利用最大化, 进而实现数据价值。但是传统的加密只着重于数据“传输隐私”, 拿到加密数据后必须在某个地方解密才能进行“计算”。尽管可信执行环境 (TEE) 技术, 可以提供一个保护解密后数据的”黑盒子” 来计算数据,但实际上又带来了另一个风险: 如何保护“黑盒子”。

解决方案

在密码学的观点上, 要彻底解决上述问题,需要使用隐私保护计算领域中一系列算法和协议。其中,两个主要的解决方案是同态加密和安全多方计算(MPC),这也是这个系列文章的主题。

安全多方计算 (MPC) 由姚期智在1982年提出。它主要探讨的是,n个参与方必须各自输入信息去计算一个约定的函数。除了计算的正确性,他们还必须保障每个参与方输入数据的隐私。具体来说,现在有n个参与方,每个参与方i都知晓自己录入的xi, 他们来共同计算一个预先商定的函数 f (x1,…, xn) = y。如此一来,所有的参与方都能获得最终的y值,但无法获知其他参与方输入的具体数据。

如上图所示,这是一个基于MPC协议的端到端隐私保护计算框架。用户可以发布和部署与应用程序相关、涉及到多源数据输入的元智能合约。元智能合约由两个主要部分组成。一部分是应用程序本身, 另一部分则提供了辅助信息, 如MPC协议参数、数据源发现参数等。MPC协议是在链下运行的, 这样可以减少那些计算资源有限节点的负担, 提高了链上进行共识的总体性能。

链上与链下计算之间的“桥梁”被称作为计算通道。计算通道提供了一个激励机制,让拥有合格数据的各个数据源参与计算,并将计算结果安全地上传到链上。

在下一篇文章中,我们将会详细探讨MPC协议。

关于安全多方计算

    安全多方计算由图灵奖获得者、中国科学院院士姚期智先生首次于1982年提出。姚先生以著名的百万富翁问题来说明安全多方计算。百万富翁问题的指的是,在没有可信第三方的前提下,两个百万富翁如何不泄露自己的真实财产状况来比较谁更有钱。这个问题看上去不太可能,安全多方计算为多个参与方不泄露输入数据隐私的前提下进行协同计算提供了完整的解决方案。MPC技术在金融领域的跨行业用户征信、风控、用户识别、密钥管理等场景中有巨大的应用价值。

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