La société Google protocole cryptographique de calcul multipartite privé , permettant d'effectuer des analyses et des calculs sur des ensembles de données chiffrées provenant de plusieurs participants, tout en préservant la confidentialité des données de chaque participant (chaque participant ne pouvant pas accéder aux informations sur les données des autres participants, mais pouvant réaliser des calculs agrégés sans déchiffrement). Le code d'implémentation du protocole sous licence Apache 2.0.
Private Join and Compute permet de transmettre un ensemble d'enregistrements privés à un tiers, qui pourra l'analyser et évaluer en termes généraux les différences avec son propre ensemble, sans avoir la possibilité de connaître les valeurs des enregistrements spécifiques. Par exemple, il est possible d'obtenir dans un ensemble de données chiffrées des informations telles que le nombre d'identifiants correspondant à son propre ensemble et les sommes des valeurs des enregistrements avec des identifiants correspondants. Cependant, il est impossible de savoir quelles valeurs et identifiants spécifiques sont présents dans l'ensemble.
Le protocole Private Join and Compute, également connu sous le nom de Private Intersection-Sum, sur la combinaison du protocole (Random Oblivious Transfer), chiffré et double masquage .
Le système proposé pourrait être utile, par exemple, lorsqu'un établissement médical détient des informations sur la santé des patients, tandis qu'un autre dispose d'informations sur la prescription d'un nouveau médicament préventif. Le protocole « Private Join and Compute » permet, sans divulguer d'informations, de combiner des ensembles de données chiffrées et de générer des statistiques globales qui permettront de déterminer si le médicament prescrit réduit le taux de morbidité ou non. Un autre exemple, utilisant une base de données sur les accidents de la circulation de la police routière et une base de données sur l'utilisation de moyens de sécurité avancés dans les voitures, permettrait d'évaluer si l'apparition de ces moyens affecte le nombre d'accidents.
Un autre exemple est celui où, sur la base de la base de données des employés d'une entreprise et des données d'achats d'une autre, on peut calculer combien d'employés de la première entreprise ont effectué des achats dans la seconde et pour quel montant. Dans le contexte des réseaux publicitaires, des calculs similaires peuvent être effectués pour évaluer l'efficacité des campagnes publicitaires, en utilisant des listes d'utilisateurs à qui la publicité a été montrée (ou qui ont cliqué sur le lien) et qui ont effectué des achats dans la boutique en ligne.
Source : opennet.ru
