Google отвори систем за анализа на збирки на податоци без нарушување на приватноста

Google презентирани криптографски протокол за доверливо повеќестрано пресметување Приватно придружете се и пресметајте, што овозможува анализа и пресметки на шифрирани збирки податоци од неколку учесници, одржувајќи ја доверливоста на податоците на секој учесник (секој учесник не може да добие информации за податоците на другите учесници, но може да врши генерализирани пресметки на нив без дешифрирање). Код за имплементација на протоколот е отворена лиценциран под Apache 2.0.

Private Join and Compute ви овозможува да пренесете приватен сет на записи на трето лице, кое ќе може да го анализира и генерално да ги процени разликите со нивниот сет, но нема да може да ги дознае вредностите на одредени записи. На пример, можно е да се добијат информации од шифрирана група на податоци како што е бројот на идентификатори кои одговараат на неговото множество и збирот на вредностите на записите со соодветните идентификатори. Во овој случај, невозможно е да се открие точно кои вредности и идентификатори се присутни во сетот.

Приватен протокол за приклучување и пресметување, познат и како приватен пресек-збир, врз основа на протоколарна комбинација случаен заборавен пренос (Случаен несвесен трансфер), шифриран Блум филтри и двојно маскирање Полиг-Хелман.

Предложениот систем може да биде корисен, на пример, кога една медицинска установа има информации за здравствената состојба на пациентите, а друга за препишување на нов превентивен лек. Протоколот „Приватно придружување и пресметување“ ви овозможува, без да откривате информации, да комбинирате шифрирани збирки на податоци и да прикажувате општи статистики што ќе ви овозможат да разберете дали препишаниот лек ја намалува инциденцата на болеста или не. Друг пример е дека врз основа на базата на податоци за несреќи од државниот сообраќаен инспекторат и базата на податоци за употреба на напредна безбедносна опрема во автомобилите, може да се процени дали изгледот на оваа опрема влијае на бројот на несреќи.

Друг пример е кога, врз основа на базата на вработени во една компанија и податоците за купување од друга, можете да пресметате колку вработени од првата компанија купиле од втората и за која сума. Во контекст на рекламните мрежи, може да се направат слични пресметки за да се оцени ефективноста на рекламните кампањи, користејќи списоци на корисници на кои им била прикажана реклама (или кои кликнале на врска) и кои купувале во онлајн продавница.

Извор: opennet.ru