Google သည် လျှို့ဝှက်ချက်ကို မချိုးဖောက်ဘဲ ဒေတာအတွဲများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် စနစ်တစ်ခုကို ဖွင့်လှစ်ထားသည်။

Google တင်ဆက် လျှို့ဝှက်ပါတီစုံတွက်ချက်မှုအတွက် cryptographic ပရိုတိုကော သီးသန့် Join နှင့် Computeပါဝင်သူအများအပြားမှ ကုဒ်ဝှက်ထားသော ဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် တွက်ချက်မှုများကို ခွင့်ပြုပေးသော၊ ပါဝင်သူတိုင်း၏ ဒေတာများ၏ လျှို့ဝှက်ချက်ကို ထိန်းသိမ်းထားနိုင်ခြင်း (ပါဝင်သူတိုင်းသည် အခြားပါဝင်သူများ၏ အချက်အလက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို မရယူနိုင်သော်လည်း ၎င်းတို့အပေါ် ကုဒ်ဝှက်ခြင်းမရှိဘဲ ယေဘုယျအားဖြင့် တွက်ချက်မှုများကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်)။ ပရိုတိုကော အကောင်အထည်ဖော်မှုကုဒ် ပွင့်လင်း Apache 2.0 အောက်တွင် လိုင်စင်ရထားသည်။

Private Join နှင့် Compute သည် သင့်အား သီးသန့်မှတ်တမ်းများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်ပြီး ယေဘူယျအားဖြင့် ၎င်းတို့နှင့် ကွဲလွဲမှုများကို အကဲဖြတ်နိုင်မည့် ပြင်ပအဖွဲ့အစည်းတစ်ခုသို့ သီးသန့်မှတ်တမ်းများကို လွှဲပြောင်းနိုင်စေသော်လည်း သီးခြားမှတ်တမ်းများ၏ တန်ဖိုးများကို ရှာဖွေနိုင်မည်မဟုတ်ပါ။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ၎င်းသည် ၎င်း၏အစုနှင့်ကိုက်ညီသော identifiers အရေအတွက်နှင့် ကိုက်ညီသော identifiers များရှိသော မှတ်တမ်းတန်ဖိုးများပေါင်းလဒ်ကဲ့သို့သော ကုဒ်ဝှက်ထားသော ဒေတာအစုတစ်ခုမှ အချက်အလက်များကို ရယူနိုင်သည်။ ဤကိစ္စတွင်၊ သတ်မှတ်တန်ဖိုးများနှင့် ခွဲခြားသတ်မှတ်မှုများ ရှိနေသည်ကို အတိအကျ ရှာဖွေရန် မဖြစ်နိုင်ပါ။

Private Intersection-Sum ဟုလည်းရည်ညွှန်းသော Private Join and Compute protocol၊ အခြေခံ ပရိုတိုကောပေါင်းစပ်မှုတွင် မတော်တဆ မေ့လျော့သော ကူးစက်မှု ကုဒ်ဝှက်ထားသော (ကျပန်းမသိမသာ လွှဲပြောင်းခြင်း) Bloom ဇကာများ နှင့် နှစ်ဆ ရုပ်ပြောင်း Polig-Hellman.

ဥပမာအားဖြင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအဖွဲ့အစည်းတစ်ခုသည် လူနာများ၏ကျန်းမာရေးအခြေအနေနှင့် အခြားကြိုတင်ကာကွယ်ရေးဆေးဝါးအသစ်၏ဆေးညွှန်းအကြောင်း အချက်အလက်ရှိသည့်အခါ အဆိုပြုထားသောစနစ်သည် အသုံးဝင်နိုင်သည်။ "Private Join and Compute" protocol သည် အချက်အလက်များကို ထုတ်ဖော်ခြင်းမရှိဘဲ သင့်အား ကုဒ်ဝှက်ထားသော ဒေတာအစုံများကို ပေါင်းစပ်ကာ သတ်မှတ်ထားသော ဆေးဝါးသည် ရောဂါဖြစ်ပွားမှုကို လျော့နည်းစေသည်ရှိမရှိ နားလည်နိုင်စေမည့် အထွေထွေစာရင်းအင်းများကို ပြသနိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။ နောက်ဥပမာတစ်ခုကတော့ ပြည်နယ်ယာဉ်ကြောစစ်ဆေးရေးဌာနမှ ယာဉ်မတော်တဆမှုများ၏ ဒေတာဘေ့စ်နှင့် မော်တော်ကားများတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဘေးကင်းလုံခြုံရေးဆိုင်ရာ ကိရိယာများအသုံးပြုမှုအခြေခံကို အခြေခံ၍ အဆိုပါကိရိယာများ၏ အသွင်အပြင်သည် မတော်တဆမှုအရေအတွက်အပေါ် သက်ရောက်မှုရှိမရှိ အကဲဖြတ်ရန် ဖြစ်နိုင်သည်။

နောက်ဥပမာတစ်ခုကတော့ ကုမ္ပဏီတစ်ခုရဲ့ ဝန်ထမ်းအခြေခံနဲ့ အခြားကုမ္ပဏီတစ်ခုက အချက်အလက်တွေကို အခြေခံပြီး ပထမကုမ္ပဏီက ဝန်ထမ်းအရေအတွက်ကို ဒုတိယကနေ ဝယ်ယူတဲ့ပမာဏနဲ့ ဘယ်လောက်ပမာဏအတွက် တွက်ချက်နိုင်ပါတယ်။ ကြော်ငြာကွန်ရက်များ၏ အခြေအနေတွင်၊ ကြော်ငြာလှုံ့ဆော်မှုများ၏ ထိရောက်မှုကို အကဲဖြတ်ရန်၊ ကြော်ငြာတစ်ခု (သို့) လင့်ခ်ကို နှိပ်လိုက်သော သုံးစွဲသူစာရင်းများနှင့် အွန်လိုင်းစတိုးတွင် ဝယ်ယူမှုပြုလုပ်သော သုံးစွဲသူစာရင်းများကို အသုံးပြု၍ အလားတူတွက်ချက်မှုများ ပြုလုပ်နိုင်သည်။

source: opennet.ru