A Google rendszert nyitott az adatkészletek elemzésére a titoktartási kötelezettség megsértése nélkül

Google bemutatott kriptográfiai protokoll bizalmas többoldalú számításokhoz Privát csatlakozás és számítás, amely lehetővé teszi több résztvevőtől származó titkosított adathalmazok elemzését és számításait, megőrizve az egyes résztvevők adatainak titkosságát (egyik résztvevő nem tud információt szerezni a többi résztvevő adatairól, de titkosítás nélkül általános számításokat végezhet rajtuk). Protokoll végrehajtási kód nyisd ki Apache 2.0 licenc alatt.

A Privát csatlakozás és számítás lehetővé teszi, hogy egy privát rekordkészletet továbbítson egy harmadik félnek, aki képes lesz elemezni azt, és általánosságban kiértékelni a halmazukkal kapcsolatos különbségeket, de nem tudja kideríteni az egyes rekordok értékeit. Például lehetséges információkat szerezni egy titkosított adatkészletből, például a készletével megegyező azonosítók számát és az egyező azonosítókkal rendelkező rekordok értékeinek összegét. Ebben az esetben nem lehet pontosan kideríteni, hogy milyen értékek és azonosítók vannak a készletben.

Privát csatlakozási és számítási protokoll, más néven Private Intersection-Sum, alapított protokoll kombináción véletlen felejtős átvitel (Random Oblivious Transfer), titkosítva Bloom szűrők és kettős álcázás Polig-Hellman.

A javasolt rendszer hasznos lehet például akkor, ha az egyik egészségügyi intézmény a betegek egészségi állapotáról, a másik pedig egy új megelőző gyógyszer felírásáról rendelkezik információval. A „Private Join and Compute” protokoll lehetővé teszi, hogy az információk nyilvánosságra hozatala nélkül kombinálja a titkosított adatkészleteket és olyan általános statisztikákat jelenítsen meg, amelyek lehetővé teszik annak megértését, hogy az előírt gyógyszer csökkenti-e a betegségek előfordulását vagy sem. Egy másik példa, hogy az Állami Közlekedési Felügyelőség baleseti adatbázisa és a személygépkocsik fokozott biztonsági berendezéseinek alkalmazási bázisa alapján felmérhető, hogy ezeknek a berendezéseknek a megjelenése befolyásolja-e a balesetek számát.

Egy másik példa, amikor az egyik cég alkalmazotti bázisa és egy másik cég vásárlási adatai alapján kiszámolható, hogy az első cégből hány alkalmazott vásárolt a másodiktól és mekkora összegért. A hirdetési hálózatokkal összefüggésben hasonló számítások végezhetők a reklámkampányok hatékonyságának értékelésére, azon felhasználók listái alapján, akiknek megjelentek a hirdetései (vagy akik rákattintottak egy linkre), és akik online áruházban vásároltak.

Forrás: opennet.ru

Hozzászólás