Giablihan sa Google ang usa ka sistema alang sa pag-analisar sa mga set sa datos nga wala’y paglapas sa kompidensyal

Google gipresentar cryptographic protocol alang sa confidential multiparty computation Pribado nga Pag-apil ug Kwarta, nga nagtugot sa pagtuki ug mga kalkulasyon sa mga naka-encrypt nga mga set sa datos gikan sa pipila ka mga partisipante, nga nagmintinar sa confidentiality sa matag data sa partisipante (ang matag partisipante dili makakuha og impormasyon mahitungod sa data sa ubang mga partisipante, apan makahimo sa kinatibuk-ang kalkulasyon sa kanila nga walay decryption). Code sa pagpatuman sa protocol ablihan lisensyado ubos sa Apache 2.0.

Gitugotan ka sa Private Join and Compute nga ibalhin ang usa ka pribado nga set sa mga rekord sa usa ka ikatulo nga partido, nga makahimo sa pag-analisar niini ug sa kasagaran magtimbang-timbang sa mga kalainan sa ilang set, apan dili mahibal-an ang mga kantidad sa piho nga mga rekord. Pananglitan, posible nga makakuha og impormasyon gikan sa usa ka naka-encrypt nga set sa datos, sama sa gidaghanon sa mga identifier nga mohaum sa set niini ug ang sumada sa mga kantidad sa mga rekord nga adunay mga katugbang nga mga identifier. Sa kini nga kaso, imposible nga mahibal-an kung unsang mga kantidad ug mga identifier ang naa sa set.

Private Join ug Compute protocol, gitawag usab nga Private Intersection-Sum, gitukod sa kombinasyon sa protocol aksidenteng malimtan nga transmission (Random Oblivious Transfer), gi-encrypt mga filter sa bulak ug double disguise Polig-Hellman.

Ang gisugyot nga sistema mahimo’g mapuslanon, pananglitan, kung ang usa ka institusyong medikal adunay kasayuran bahin sa kahimtang sa kahimsog sa mga pasyente, ug ang lain bahin sa reseta sa usa ka bag-ong tambal sa pagpugong. Ang "Private Join and Compute" protocol nagtugot kanimo, nga walay pagbutyag sa impormasyon, sa paghiusa sa mga naka-encrypt nga data set ug pagpakita sa kinatibuk-ang estadistika nga magtugot kanimo nga masabtan kung ang gireseta nga tambal makapamenos sa insidente sa sakit o dili. Ang laing pananglitan mao nga base sa database sa mga aksidente gikan sa state traffic inspectorate ug ang base sa paggamit sa gipaayo nga kahimanan sa kaluwasan sa mga sakyanan, posible nga masusi kung ang hitsura niini nga mga ekipo makaapekto sa gidaghanon sa mga aksidente.

Ang laing pananglitan mao kung, base sa base sa empleyado sa usa ka kompanya ug data sa pagpalit gikan sa lain, mahimo nimong kuwentahon kung pila ka mga empleyado gikan sa unang kompanya ang mipalit gikan sa ikaduha ug alang sa unsa nga kantidad. Sa konteksto sa mga network sa advertising, ang susamang mga kalkulasyon mahimo aron masusi ang pagka-epektibo sa mga kampanya sa advertising, gamit ang mga lista sa mga tiggamit nga gipakita sa usa ka ad (o kinsa nag-klik sa usa ka link) ug kinsa mipalit sa usa ka online store.

Source: opennet.ru