{"id":35504,"date":"2019-10-31T22:04:42","date_gmt":"2019-10-31T19:04:42","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/google-otkryl-sistemu-dlya-analiza-naborov-dannyh-bez-narusheniya-konfedentsialnosti\/"},"modified":"2019-10-31T22:04:42","modified_gmt":"2019-10-31T19:04:42","slug":"google-otkryl-sistemu-dlya-analiza-naborov-dannyh-bez-narusheniya-konfedentsialnosti","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/novosti-interneta\/google-otkryl-sistemu-dlya-analiza-naborov-dannyh-bez-narusheniya-konfedentsialnosti","title":{"rendered":"Google hat ein System er\u00f6ffnet, um Datens\u00e4tze zu analysieren, ohne die Vertraulichkeit zu verletzen.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Google pr\u00e4sentierte<\/a><\/noindex> Kryptografisches Protokoll f\u00fcr vertrauliches mehrseitiges Berechnen Private Join and Compute<\/a><\/noindex>, das die Analyse und Berechnungen an verschl\u00fcsselten Datens\u00e4tzen von mehreren Teilnehmern erm\u00f6glicht, w\u00e4hrend die Vertraulichkeit der Daten jedes Teilnehmers gewahrt bleibt (jeder Teilnehmer hat keine M\u00f6glichkeit, Informationen \u00fcber die Daten anderer Teilnehmer zu erhalten, kann jedoch allgemeine Berechnungen durchf\u00fchren, ohne diese zu entschl\u00fcsseln). Der Implementierungscode des Protokolls ein<\/a><\/noindex> unter der Apache 2.0-Lizenz.<\/p>\n

Private Join and Compute erm\u00f6glicht es, einen privaten Datensatz an eine dritte Partei zu \u00fcbergeben, die eine Analyse durchf\u00fchren und in allgemeiner Form Unterschiede zu ihrem eigenen Datensatz bewerten kann, ohne die jeweiligen Werte spezifischer Datens\u00e4tze zu erfahren. So k\u00f6nnen beispielsweise in einem verschl\u00fcsselten Datensatz Informationen wie die Anzahl \u00fcbereinstimmender Identifikatoren und die Summen der Werte \u00fcbereinstimmender Datens\u00e4tze erhalten werden. Dabei ist es nicht m\u00f6glich, die genauen Werte und Identifikatoren zu erfahren, die im Datensatz vorhanden sind.<\/p>\n

Das Protokoll Private Join and Compute, auch bekannt als Private Intersection-Sum, ins Leben gerufen<\/a><\/noindex> basiert auf der Kombination des Protokolls zuf\u00e4lliger vergesslicher \u00dcbertragung<\/a><\/noindex> (Random Oblivious Transfer), verschl\u00fcsselte Bloom-Filter<\/a><\/noindex> und doppelte Maskierung Poliga \u2014 Hellmann<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

Das vorgeschlagene System kann n\u00fctzlich sein, wenn beispielsweise eine medizinische Einrichtung Informationen \u00fcber den Gesundheitszustand von Patienten hat, w\u00e4hrend eine andere \u00fcber die Verschreibung eines neuen prophylaktischen Medikaments verf\u00fcgt. Das Protokoll \u201ePrivate Join and Compute\u201c erm\u00f6glicht es, verschl\u00fcsselte Datens\u00e4tze zusammenzuf\u00fchren, ohne Informationen preiszugeben, und allgemeine Statistiken zu erstellen, die aufzeigen, ob das verschriebene Medikament die Krankheitsf\u00e4lle senkt oder nicht. Ein weiteres Beispiel ist der Zusammenhang zwischen Daten zu Verkehrsunf\u00e4llen aus der staatlichen Verkehrspolizei und Daten \u00fcber den Einsatz verbesserter Sicherheitstechnik in Fahrzeugen, um zu bewerten, ob diese Technologien die Anzahl der Unf\u00e4lle beeinflussen.<\/p>\n

Ein weiteres Beispiel w\u00e4re, basierend auf den Mitarbeiterdaten eines Unternehmens und den Kaufdaten eines anderen Unternehmens zu berechnen, wie viele Mitarbeiter des ersten Unternehmens K\u00e4ufe im zweiten Unternehmen get\u00e4tigt haben und in welcher H\u00f6he. Im Kontext von Werbenetzwerken k\u00f6nnen solche Berechnungen gemacht werden, um die Effektivit\u00e4t von Werbekampagnen zu bewerten, indem man Listen von Nutzern verwendet, denen die Werbung angezeigt wurde (oder die auf den Link geklickt haben) und die K\u00e4ufe im Online-Shop get\u00e4tigt haben.<\/p>\n

<\/a><\/noindex><\/p>\n

Quelle: opennet.ru<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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