O Google abriu um sistema para análise de conjuntos de dados sem violar a confidencialidade

A empresa Google apresentou protocolo criptográfico de computação multipartidária confidencial Private Join and Compute, permitindo a análise e cálculos em conjuntos de dados criptografados de vários participantes, preservando a confidencialidade dos dados de cada participante (cada participante não tem a capacidade de obter informações sobre os dados de outros participantes, mas pode realizar cálculos gerais sobre eles sem decriptação). O código de implementação do protocolo é aberto estão sob a licença Apache 2.0.

Private Join and Compute permite a transferência de um conjunto privado de registros para uma terceira parte, que pode analisá-lo e avaliar, de forma geral, as diferenças com seu próprio conjunto, mas não tem a capacidade de conhecer os valores específicos dos registros. Por exemplo, é possível obter, em um conjunto de dados criptografados, informações como o número de identificadores que coincidem com seu próprio conjunto e a soma dos valores dos registros com identificadores coincidentes. Neste caso, não é possível saber quais valores e identificadores estão presentes no conjunto.

O protocolo Private Join and Compute, também conhecido como Private Intersection-Sum, é baseada baseia-se na combinação do protocolo Transferência Aleatória Ignorante (Random Oblivious Transfer), criptografados cascata. e dupla mascaramento Poli-Grema — Hellman.

O sistema proposto pode ser útil, por exemplo, quando uma instituição médica possui informações sobre a saúde dos pacientes e outra sobre a prescrição de um novo medicamento profilático. O protocolo "Private Join and Compute" permite, sem divulgar informações, combinar conjuntos de dados criptografados e gerar estatísticas gerais que ajudarão a entender se o medicamento prescrito reduz a incidência de doenças ou não. Outro exemplo, usando dados de acidentes da polícia de trânsito e um banco de dados de utilização de dispositivos de segurança avançados em veículos, pode avaliar se a introdução desses dispositivos influencia o número de acidentes.

Outro exemplo é quando, com base na base de funcionários de uma empresa e nos dados de compras de outra, é possível calcular quantos funcionários da primeira empresa realizaram compras na segunda e qual foi o valor total. No contexto de redes publicitárias, é possível fazer tais cálculos para avaliar a eficácia das campanhas publicitárias, utilizando listas de usuários que receberam anúncios (ou que clicaram no link) e que realizaram compras em uma loja online.

Fonte: opennet.ru