Google a deschis un sistem pentru analiza seturilor de date fără a încălca confidențialitatea

Compania Google a prezentat protocolul criptografic pentru calculul confidențial multipartit Private Join and Compute, care permite analiza și calculul pe seturi de date criptate de la mai mulți participanți, păstrând confidențialitatea datelor fiecărui participant (fiecare participant nu are posibilitatea de a obține informații despre datele altor participanți, dar poate efectua calcule generale asupra acestora fără decriptare). Codul de implementare a protocolului a fost deschis sub licența Apache 2.0.

Private Join and Compute permite transmiterea unui set privat de înregistrări unei terțe părți, care va putea efectua analiza acestuia și va evalua în mod general diferențele față de propriul său set, dar nu are acces la valorile exact ale înregistrărilor specifice. De exemplu, există posibilitatea ca în setul de date criptate să se obțină informații cum ar fi numărul de identificatori care coincid cu propriul său set și sumele valorilor înregistrărilor cu identificatori coincidenți. Totuși, nu se poate ști ce valori și identificatori sunt prezente în set.

Protocolul Private Join and Compute, de asemenea cunoscut ca Private Intersection-Sum, fondat pe combinația protocolului transferului aleatoriu oblivios (Random Oblivious Transfer), criptate , o structură probabilistică care permite o corectare falsă pentru un element lipsă, dar exclude omisiunea unui element existent (adică, cu o anumită probabilitate, este posibil să existe un fals pozitiv pentru un certificat valid, dar certificatele revocate vor fi garantat identificate). și mascarea dublă Poliaga — Hellman.

Sistemul propus poate fi util, de exemplu, atunci când o instituție medicală are informații despre starea de sănătate a pacienților, iar alta despre prescrierea unui nou medicament profilactic. Protocolul „Private Join and Compute” permite, fără a dezvălui informațiile, combinarea seturilor de date criptate și generarea unei statistici generale care va permite înțelegerea dacă medicamentul prescris reduce incidența bolilor sau nu. Un alt exemplu, bazat pe datele accidentelor de la poliția rutieră și pe datele privind utilizarea mijloacelor îmbunătățite de siguranță în automobile, se poate evalua dacă apariția acestor mijloace influențează numărul accidentelor.

Un alt exemplu, când pe baza bazei de date a angajaților unei companii și a datelor despre achizițiile dintr-o alta, se poate calcula câți angajați din prima companie au efectuat achiziții în a doua și în ce sumă. În contextul rețelelor publicitare, astfel de calcule pot fi efectuate pentru a evalua eficiența campaniilor publicitare, operând cu liste de utilizatori cărora le-a fost afișată reclama (sau care au dat clic pe link) și care au efectuat achiziții în magazinul online.

Sursa: opennet.ro