{"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\/it\/blog\/news\/google-otkryl-sistemu-dlya-analiza-naborov-dannyh-bez-narusheniya-konfedentsialnosti","title":{"rendered":"Google ha aperto un sistema per l'analisi di set di dati senza compromettere la riservatezza","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Azienda Google ha presentato<\/a><\/noindex> protocollo crittografico per il calcolo multiutente riservato Joint e Compute Privato<\/a><\/noindex>, che consente di conducere analisi e calcoli su set di dati crittografati provenienti da pi\u00f9 partecipanti, mantenendo la riservatezza dei dati di ciascun partecipante (ogni partecipante non ha la possibilit\u00e0 di ottenere informazioni sui dati degli altri partecipanti, ma pu\u00f2 eseguire calcoli aggregati su di essi senza decrittografia). Codice di implementazione del protocollo \u00e8 open source<\/a><\/noindex> sotto licenza Apache 2.0.<\/p>\n

Joint e Compute Privato consente di trasferire un insieme di registrazioni riservate a un terzo soggetto, il quale pu\u00f2 eseguire la sua analisi e valutare in forma aggregata le differenze con il proprio insieme, ma non ha la possibilit\u00e0 di conoscere i valori specifici delle registrazioni. Ad esempio, \u00e8 possibile ottenere in un set di dati crittografati informazioni come il numero di identificatori coincidenti con il proprio insieme e le somme dei valori delle registrazioni con identificatori coincidenti. Tuttavia, non \u00e8 possibile conoscere quali siano i valori e gli identificatori specifici presenti nell'insieme.<\/p>\n

Il protocollo Joint e Compute Privato, noto anche come Private Intersection-Sum, si basa<\/a><\/noindex> su una combinazione di protocollo trasferimento dimenticante casuale<\/a><\/noindex> (Random Oblivious Transfer), crittografato Bloom<\/a><\/noindex> e doppia mascheratura Poliga - Hellman<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

Il sistema proposto pu\u00f2 rivelarsi utile, ad esempio, quando un'istituzione medica ha informazioni sulla salute dei pazienti, mentre un'altra ha dati sulla prescrizione di un nuovo farmaco preventivo. Il protocollo \u00abPrivate Join and Compute\u00bb consente di combinare set di dati crittografati senza rivelare informazioni e di generare statistiche globali che permetteranno di capire se il farmaco prescritto riduce o meno l'incidenza delle malattie. Un altro esempio, basato su un database di incidenti dall'agenzia di polizia stradale e su un database di utilizzo di dispositivi di sicurezza migliorati in automobile, pu\u00f2 valutare se l'introduzione di questi dispositivi influisce sul numero di incidenti.<\/p>\n

Un altro esempio, in cui sulla base di un database dei dipendenti di un'azienda e dei dati sugli acquisti di un'altra, \u00e8 possibile calcolare quanti dipendenti della prima azienda hanno effettuato acquisti nella seconda e per quale importo. Nel contesto delle reti pubblicitarie, \u00e8 possibile effettuare simili calcoli per valutare l'efficacia delle campagne pubblicitarie, operando con elenchi di utenti ai quali \u00e8 stata mostrata la pubblicit\u00e0 (o che hanno cliccato su un link) e che hanno effettuato acquisti in un negozio online.<\/p>\n

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Fonte: opennet.ru<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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