Google адкрыў сістэму для аналізу набораў дадзеных без парушэння прыватнасці

Кампанія Google прадставіла крыптаграфічны пратакол канфідэнцыйнага шматбаковага вылічэння Private Join and Compute, які дазваляе праводзіць аналіз і вылічэнні над зашыфраванымі наборамі дадзеных ад некалькіх удзельнікаў, захоўваючы канфідэнцыяльнасць дадзеных кожнага ўдзельніка (кожны ўдзельнік не маецца магчымасці атрымаць інфармацыю аб дадзеных іншых удзельнікаў, але можа рабіць над імі абагульненыя вылічэнні без расшыфроўкі). Код рэалізацыі пратакола адкрыты пад ліцэнзіяй Apache 2.0.

Private Join and Compute дазваляе перадаць прыватны набор запісаў трэцяй асобе, якая зможа выканаць яго аналіз і ў абагульненым выглядзе ацаніць адрозненні са сваім наборам, але не мае магчымасць пазнаць значэнні канкрэтных запісаў. Напрыклад, ёсць магчымасць у зашыфраваным наборы дадзеных атрымаць такія звесткі, як колькасць супадаючых са сваім наборам ідэнтыфікатараў і сумы значэнняў запісаў з супадаючымі ідэнтыфікатарамі. Пры гэтым немагчыма даведацца якія менавіта значэння і ідэнтыфікатары прысутнічаюць у наборы.

Пратакол Private Join and Compute, таксама названы як Private Intersection-Sum, заснаваны на камбінацыі пратакола выпадковай непамятлівай перадачы (Random Oblivious Transfer), шыфраваных фільтраў Блюма і падвойнай маскіроўцы Паліга - Хеллмана.

Прапанаваная сістэма можа апынуцца карыснай, напрыклад, калі адна медыцынская ўстанова мае звесткі аб стане здароўя пацыентаў, а іншае аб прызначэнні новых прафілактычных лекаў. Пратакол "Private Join and Compute" дазваляе не раскрываючы інфармацыі, аб'яднаць зашыфраваныя наборы дадзеных і вывесці агульную статыстыку, якая дазволіць зразумець ці зніжае прызначаны прэпарат захворванне ці не. Яшчэ адзін прыклад, кода на аснове базы аварый ад дзяржаўтаінспекцыі і базы прымянення ўдасканаленых сродкаў бяспекі ў аўтамабілях можна ацаніць ці ўплывае з'яўленне гэтых сродкаў на колькасць аварый.

Іншы прыклад, калі на аснове базы супрацоўнікаў адной кампаніі і дадзеных аб пакупках ад іншай, можна вылічыць колькі супрацоўнікаў з першай кампаніі ажыццявілі пакупкі ў другой і на якую суму. У кантэксце рэкламных сетак можна вырабляць падобныя вылічэнні для ацэнкі эфектыўнасці рэкламных кампаній, аперуючы спісамі карыстальнікаў якім была паказана рэклама (ці якія здзейснілі пераход па спасылцы) і якія зрабілі пакупкі ў інтэрнэт-краме.

Крыніца: opennet.ru