Google kryptografysk protokol foar fertroulike multiparty-berekkening , wêrmei analyze en berekkeningen op fersifere gegevens sets fan ferskate dielnimmers, behâld fan de fertroulikens fan elke dielnimmer syn gegevens (elke dielnimmer is net by steat om te krijen ynformaasje oer de gegevens fan oare dielnimmers, mar kin útfiere generalisearre berekkeningen op harren sûnder ûntsiferjen). Protokol ymplemintaasje koade lisinsje ûnder Apache 2.0.
Private Join and Compute kinne jo in privee set records oerdrage oan in tredde partij, dy't it kin analysearje en yn 't algemien de ferskillen mei har set evaluearje, mar de wearden fan spesifike records net kinne fine. It is bygelyks mooglik om ynformaasje te krijen fan in fersifere dataset, lykas it oantal identifiers dat oerienkomt mei syn set en de som fan 'e wearden fan records mei oerienkommende identifiers. Yn dit gefal is it ûnmooglik om krekt te finen hokker wearden en identifiers yn 'e set oanwêzich binne.
Private Join and Compute-protokol, ek wol oantsjutten as Private Intersection-Sum, op protokol kombinaasje (Random Oblivious Transfer), fersifere en dûbele ferklaaiïng .
It foarstelde systeem kin nuttich wêze, bygelyks as ien medyske ynstelling ynformaasje hat oer de sûnensstatus fan pasjinten, en in oar oer it foarskriuwen fan in nij previntyf medisyn. It protokol "Private Join and Compute" lit jo, sûnder ynformaasje te iepenbierjen, fersifere datasets kombinearje en algemiene statistiken werjaan wêrmei jo kinne begripe oft it foarskreaune medisyn de ynsidinsje fan sykte ferminderet of net. In oar foarbyld is dat op basis fan 'e databank fan ûngelokken fan' e steatferkearsynspeksje en de basis fan it brûken fan ferbettere feiligensapparatuer yn auto's, it mooglik is om te beoardieljen oft it uterlik fan dizze apparatuer it oantal ûngelokken beynfloedet.
In oar foarbyld is wannear't jo, basearre op 'e wurknimmerbasis fan ien bedriuw en oankeapgegevens fan in oar, kinne berekkenje hoefolle meiwurkers fan it earste bedriuw oankeapen makken fan it twadde en foar hokker bedrach. Yn 'e kontekst fan advertinsjenetwurken kinne ferlykbere berekkeningen makke wurde om de effektiviteit fan advertinsjekampanjes te evaluearjen, mei help fan listen fan brûkers dy't in advertinsje waarden sjen litten (of dy't op in keppeling klikke) en dy't oankeapen makken yn in online winkel.
Boarne: opennet.ru