Google je otvorio sustav za analizu skupova podataka bez kršenja povjerljivosti

Google predstavio kriptografski protokol za povjerljivo višestranačko računanje Privatno pridruživanje i računanje, koji omogućuje analizu i izračune na šifriranim skupovima podataka od nekoliko sudionika, održavajući povjerljivost podataka svakog sudionika (svaki sudionik ne može dobiti informacije o podacima drugih sudionika, ali može izvršiti generalizirane izračune na njima bez dešifriranja). Šifra implementacije protokola otvoren licenciran pod Apache 2.0.

Private Join and Compute omogućuje prijenos privatnog skupa zapisa trećoj strani, koja će ga moći analizirati i općenito procijeniti razlike sa svojim skupom, ali neće moći saznati vrijednosti određenih zapisa. Na primjer, moguće je dobiti informacije iz šifriranog skupa podataka, kao što je broj identifikatora koji odgovaraju njegovom skupu i zbroj vrijednosti zapisa s odgovarajućim identifikatorima. U ovom slučaju nemoguće je točno saznati koje su vrijednosti i identifikatori prisutni u skupu.

Private Join and Compute protokol, također poznat kao Private Intersection-Sum, temeljen na kombinaciji protokola slučajni zaboravljeni prijenos (Random Oblivious Transfer), šifrirano Bloom filteri i dvostruko prerušavanje Polig-Hellman.

Predloženi sustav može biti koristan, primjerice, kada jedna zdravstvena ustanova ima podatke o zdravstvenom stanju pacijenata, a druga o propisivanju novog preventivnog lijeka. Protokol “Private Join and Compute” omogućuje vam, bez otkrivanja informacija, kombiniranje šifriranih skupova podataka i prikaz opće statistike koja će vam omogućiti da shvatite smanjuje li propisani lijek učestalost bolesti ili ne. Drugi primjer je da se na temelju baze podataka nesreća Državne prometne inspekcije i baze korištenja poboljšane sigurnosne opreme u automobilima može procijeniti utječe li izgled te opreme na broj nesreća.

Drugi primjer je kada na temelju baze zaposlenika jedne tvrtke i podataka o kupnji druge tvrtke možete izračunati koliko je zaposlenika prve tvrtke kupilo od druge i za koji iznos. U kontekstu oglašivačkih mreža, slični izračuni mogu se napraviti za procjenu učinkovitosti oglašivačkih kampanja, korištenjem popisa korisnika kojima je prikazan oglas (ili koji su kliknuli na poveznicu) i koji su kupovali u internetskoj trgovini.

Izvor: opennet.ru