Google откри система за анализ на набори от данни без нарушаване на конфиденциалността

Компания Google представи криптографски протокол на конфиденциално многостранно изчисление Private Join and Compute, който позволява анализ и изчисления върху криптирани набори от данни от няколко участника, запазвайки конфиденциалността на данните на всеки участник (всеки участник няма възможност да получи информация за данните на другите участници, но може да извършва обобщени изчисления без декриптиране). Код за реализация на протокола е отворен е под лицензия Apache 2.0.

Private Join and Compute позволява да се предаде частен набор записи на трето лице, което ще може да извърши анализ и в обобщен вид да оцени разликите с неговия набор, но няма възможност да разбере стойностите на конкретните записи. Например, има възможност в криптиран набор от данни да се получат такива сведения, като брой на съвпадащите с неговия набор идентификатори и суми на стойностите на записи с съвпадащи идентификатори. При това е невъзможно да се разбере кои точно стойности и идентификатори присъстват в набора.

Протоколът Private Join and Compute, известен също като Private Intersection-Sum, е основан на комбинации от протокола случайна забравяща предаване (Random Oblivious Transfer), криптирани филтри на Блум и двойно маскиране Полига — Хелмана.

Предложеният система може да бъде полезна, например, когато една медицинска институция разполага с информация за състоянието на здравето на пациентите, а друга за назначаването на ново профилактично средство. Протоколът „Private Join and Compute“ позволява, без да разкрива информация, да обедини криптирани набори от данни и да изведе обща статистика, която ще помогне да се разбере намалява ли назначеното средство заболеваемостта или не. Друг пример: на базата на произшествия от държавната автоинспекция и база данни за прилагането на усъвършенствани средства за безопасност в автомобилите може да се оцени дали появата на тези средства влияе на броя на произшествията.

Друг пример, когато на базата на данни за служителите на една компания и информация за покупките от друга, може да се изчисли колко служители от първата компания са направили покупки във втората и на каква стойност. В контекста на рекламен мрежи, подобни изчисления могат да се извършват за оценка на ефективността на рекламните кампании, използвайки списъци с потребители, на които е била показана реклама (или които са кликнали на линка) и които са направили покупки в онлайн магазина.

Източник: opennet.ru