Google uruchomiło system analizy zbiorów danych bez naruszania poufności

Google представила protokół kryptograficzny do poufnych obliczeń wielostronnych Prywatne dołączanie i obliczenia, co pozwala na analizę i obliczenia na zaszyfrowanych zbiorach danych od kilku uczestników, przy zachowaniu poufności danych każdego uczestnika (każdy uczestnik nie ma możliwości uzyskania informacji o danych innych uczestników, ale może na nich dokonywać uogólnionych obliczeń bez ich deszyfrowania). Kod implementacji protokołu otwarty na licencji Apache 2.0.

Private Join and Compute pozwala na przekazanie prywatnego zestawu rekordów osobie trzeciej, która będzie mogła go przeanalizować i ogólnie ocenić różnice w swoim zestawie, ale nie będzie w stanie poznać wartości konkretnych rekordów. Przykładowo możliwe jest uzyskanie informacji z zaszyfrowanego zbioru danych, takich jak liczba identyfikatorów pasujących do jego zbioru oraz suma wartości rekordów z pasującymi identyfikatorami. W takim przypadku nie da się dokładnie dowiedzieć, jakie wartości i identyfikatory znajdują się w zestawie.

Protokół Private Join and Compute, zwany także Private Intersection-Sum, na podstawie na kombinacji protokołów przypadkowa zapomniana transmisja (Losowy transfer zapomniany), zaszyfrowany filtry kwitnienia i podwójne przebranie Polig-Hellman.

Proponowany system może być przydatny np. w sytuacji, gdy jedna placówka medyczna posiada informację o stanie zdrowia pacjentów, a druga receptę na nowy lek profilaktyczny. Protokół „Private Join and Compute” pozwala bez ujawniania informacji łączyć zaszyfrowane zestawy danych i wyświetlać ogólne statystyki, które pozwolą zrozumieć, czy przepisany lek zmniejsza częstość występowania chorób, czy nie. Innym przykładem jest to, że na podstawie bazy danych wypadków Państwowej Inspekcji Ruchu oraz bazy stosowania w samochodach ulepszonych urządzeń bezpieczeństwa można ocenić, czy wygląd tych urządzeń wpływa na liczbę wypadków.

Innym przykładem jest sytuacja, gdy na podstawie bazy pracowników jednej firmy i danych o zakupach w drugiej można obliczyć, ilu pracowników pierwszej firmy dokonało zakupów w drugiej i za jaką kwotę. W kontekście sieci reklamowych podobne wyliczenia można przeprowadzić w celu oceny efektywności kampanii reklamowych, korzystając z list użytkowników, którym wyświetliła się reklama (lub którzy kliknęli w link) i którzy dokonali zakupów w sklepie internetowym.

Źródło: opennet.ru