Google kriptografiese protokol vir vertroulike veelparty rekenaars , wat jou toelaat om geënkripteerde datastelle van verskeie deelnemers te ontleed en te bereken, terwyl die vertroulikheid van elke deelnemer se data gehandhaaf word (elke deelnemer het nie die geleentheid om inligting oor die data van ander deelnemers te bekom nie, maar kan veralgemeende berekeninge daarop uitvoer sonder dekripsie). Protokol implementeringskode gelisensieer onder Apache 2.0.
Private Join and Compute laat jou toe om 'n private stel rekords na 'n derde party oor te dra wat dit kan analiseer en die verskille met hul eie stel in 'n algemene vorm kan evalueer, maar nie die vermoë het om die waardes van spesifieke rekords uit te vind nie . Dit is byvoorbeeld moontlik in 'n geënkripteerde datastel om inligting te bekom soos die aantal identifiseerders wat ooreenstem met hul stel en die som van die waardes van rekords met ooreenstemmende identifiseerders. In hierdie geval is dit onmoontlik om presies uit te vind watter waardes en identifiseerders in die stel teenwoordig is.
Die Privaat Aansluiting en Reken-protokol, ook na verwys as Privaat Kruising-Som, op protokol kombinasie (Random Oblivious Transfer), geïnkripteer en dubbele vermomming .
Die voorgestelde stelsel kan bruikbaar wees, byvoorbeeld wanneer een mediese instansie inligting het oor die gesondheidstoestand van pasiënte, en 'n ander oor die aanstelling van 'n nuwe voorkomende middel. Die “Privaat Sluit aan en Reken”-protokol laat toe om, sonder om inligting bekend te maak, geënkripteerde datastelle te kombineer en algemene statistieke te vertoon wat dit moontlik sal maak om te verstaan of die voorgeskrewe middel die voorkoms verminder of nie. Nog 'n voorbeeld, 'n kode gebaseer op die databasis van ongelukke van die staat verkeersinspektoraat en die databasis van die gebruik van gevorderde veiligheidskenmerke in motors, kan u evalueer of die voorkoms van hierdie gereedskap die aantal ongelukke beïnvloed.
Nog 'n voorbeeld is wanneer jy, gebaseer op die databasis van werknemers van een maatskappy en data oor aankope by 'n ander, kan bereken hoeveel werknemers van die eerste maatskappy in die tweede aankope gedoen het en vir watter bedrag. In die konteks van advertensienetwerke kan jy soortgelyke berekeninge uitvoer om die doeltreffendheid van advertensiemaatskappye te evalueer, wat op lyste van gebruikers werk wat advertensies gewys is (of wat op 'n skakel geklik het) en wat aankope in 'n aanlynwinkel gedoen het.
Bron: opennet.ru