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

Google apresentado protocolo criptográfico para computação multipartidária confidencial Ingresso e computação privados, que permite análises e cálculos em conjuntos de dados criptografados de vários participantes, mantendo a confidencialidade dos dados de cada participante (cada participante não consegue obter informações sobre os dados de outros participantes, mas pode realizar cálculos generalizados sobre eles sem descriptografia). Código de implementação do protocolo está aberto licenciado sob Apache 2.0.

Private Join and Compute permite transferir um conjunto privado de registros para terceiros, que poderá analisá-lo e avaliar geralmente as diferenças com seu conjunto, mas não será capaz de descobrir os valores de registros específicos. Por exemplo, é possível obter informações de um conjunto de dados criptografados, como o número de identificadores que correspondem ao seu conjunto e a soma dos valores dos registros com identificadores correspondentes. Nesse caso, é impossível saber exatamente quais valores e identificadores estão presentes no conjunto.

Protocolo Private Join and Compute, também conhecido como Private Intersection-Sum, fundado na combinação de protocolo transmissão acidental esquecida (Transferência Aleatória Alheia), criptografada Filtros de flores e duplo disfarce Polig-Hellman.

O sistema proposto pode ser útil, por exemplo, quando uma instituição médica dispõe de informações sobre o estado de saúde dos pacientes e outra sobre a prescrição de um novo medicamento preventivo. O protocolo “Private Join and Compute” permite, sem divulgar informações, combinar conjuntos de dados criptografados e exibir estatísticas gerais que permitirão entender se o medicamento prescrito reduz ou não a incidência de doenças. Outro exemplo é que com base no banco de dados de acidentes da fiscalização estadual de trânsito e na base do uso de equipamentos de segurança aprimorados nos automóveis é possível avaliar se o aparecimento desses equipamentos afeta o número de acidentes.

Outro exemplo é quando, com base na base de funcionários de uma empresa e dados de compras de outra, é possível calcular quantos funcionários da primeira empresa fizeram compras na segunda e por qual valor. No contexto das redes de publicidade, cálculos semelhantes podem ser feitos para avaliar a eficácia das campanhas publicitárias, utilizando listas de utilizadores que viram um anúncio (ou que clicaram num link) e que efetuaram compras numa loja online.

Fonte: opennet.ru