谷歌开放了一个在不违反保密性的情况下分析数据集的系统

谷歌 提交 用于保密多方计算的密码协议 私人加入和计算，它允许对来自多个参与者的加密数据集进行分析和计算，保持每个参与者数据的机密性（每个参与者无法获取其他参与者的数据信息，但可以在不解密的情况下对其进行广义计算）。 协议实现代码 是开放的 在 Apache 2.0 下获得许可。

私有连接和计算允许您将私有记录集传输给第三方，第三方将能够对其进行分析并通常评估与其集合的差异，但无法找出特定记录的值。 例如，可以从加密数据集中获取信息，例如与其集合匹配的标识符的数量以及具有匹配标识符的记录的值的总和。 在这种情况下，不可能准确地找出集合中存在哪些值和标识符。

私有连接和计算协议，也称为私有交集和， 成立 关于协议组合 意外遗忘传输 （随机不经意传输），加密 布隆过滤器 和双重伪装 波利格-赫尔曼.

例如，当一个医疗机构拥有有关患者健康状况的信息，而另一个医疗机构拥有有关新预防药物处方的信息时，所提出的系统可能会很有用。 “私人加入和计算”协议允许您在不泄露信息的情况下组合加密数据集并显示一般统计数据，使您能够了解处方药物是否降低了疾病的发病率。 另一个例子是，根据国家交通监察局的事故数据库和改进的汽车安全设备的使用基础，可以评估这些设备的外观是否影响事故数量。

另一个例子是，根据一家公司的员工基础和另一家公司的采购数据，您可以计算出第一家公司有多少员工从第二家公司购买了商品以及金额。 在广告网络的背景下，可以使用显示广告（或点击链接）以及在在线商店进行购买的用户列表进行类似的计算来评估广告活动的有效性。

来源： opennet.ru