{"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\/news\/google-otkryl-sistemu-dlya-analiza-naborov-dannyh-bez-narusheniya-konfedentsialnosti","title":{"rendered":"Google hat ein System zur Analyse von Datens\u00e4tzen er\u00f6ffnet, das die Vertraulichkeit nicht verletzt.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Das Unternehmen Google hat<\/a><\/noindex> kryptografisches Protokoll der vertraulichen multipersonalen Berechnung Private Join and Compute<\/a><\/noindex>, das die Analyse und Berechnungen \u00fcber verschl\u00fcsselte Datens\u00e4tze mehrerer Teilnehmer erm\u00f6glicht, wobei die Datenvertraulichkeit jedes Teilnehmers gewahrt bleibt (jeder Teilnehmer hat nicht die M\u00f6glichkeit, Informationen \u00fcber die Daten anderer Teilnehmer zu erhalten, kann jedoch allgemeine Berechnungen ohne Entschl\u00fcsselung durchf\u00fchren). Der Implementierungscode des Protokolls offen<\/a><\/noindex> unter der Apache 2.0 Lizenz.<\/p>\n

Private Join and Compute erm\u00f6glicht es, einen privaten Datensatz an eine dritte Person zu \u00fcbermitteln, die in der Lage ist, ihn zu analysieren und in allgemeiner Form Unterschiede zu ihrem eigenen Datensatz zu bewerten, jedoch nicht in der Lage ist, die Werte bestimmter Datens\u00e4tze zu erkennen. So besteht beispielsweise die M\u00f6glichkeit, aus dem verschl\u00fcsselten Datensatz Informationen zu erhalten, wie viele Identifikatoren mit ihrem eigenen Datensatz \u00fcbereinstimmen und welche Summen der Werte von Datens\u00e4tzen mit \u00fcbereinstimmenden Identifikatoren vorhanden sind. Dabei ist es unm\u00f6glich zu erfahren, welche spezifischen Werte und Identifikatoren im Datensatz enthalten sind.<\/p>\n

Das Protokoll Private Join and Compute, auch bekannt als Private Intersection-Sum, basiert<\/a><\/noindex> auf Kombinationen des Protokolls random oblivious transfer<\/a><\/noindex> (Random Oblivious Transfer), verschl\u00fcsselter Bloom-Filter<\/a><\/noindex> und doppelter Maskierung Poliga \u2014 Hellmann<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

Das vorgeschlagene System kann n\u00fctzlich sein, beispielsweise wenn 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, ohne Offenlegung von Informationen verschl\u00fcsselte Datens\u00e4tze zu kombinieren und allgemeine Statistiken zu erstellen, die dabei helfen, zu verstehen, ob das verschriebene Medikament die Morbidit\u00e4t senkt oder nicht. Ein weiteres Beispiel, bei dem auf Basis der Unfallstatistik der Verkehrspolizei und der Daten \u00fcber den Einsatz verbesserter Sicherheitsmittel in Fahrzeugen bewertet werden kann, ist, ob das Auftreten dieser Mittel die Anzahl der Unf\u00e4lle beeinflusst.<\/p>\n

Ein weiteres Beispiel, bei dem auf Basis der Mitarbeiterdaten eines Unternehmens und der Kaufdaten eines anderen Unternehmens ermittelt werden kann, wie viele Mitarbeiter des ersten Unternehmens K\u00e4ufe beim zweiten Unternehmen get\u00e4tigt haben und in welcher H\u00f6he. Im Kontext von Werbenetzwerken k\u00f6nnen \u00e4hnliche Berechnungen angestellt 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 in einem 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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