โซลูชันการคำนวณหลายฝ่าย (MPC): คุณใช้ประโยชน์สูงสุดได้อย่างไร

Multi-Party Computation (MPC) เป็นเทคโนโลยีที่ช่วยให้สามารถประมวลผลและแบ่งปันข้อมูลได้อย่างปลอดภัยระหว่างหลายฝ่ายโดยที่ไม่มีฝ่ายใดฝ่ายหนึ่งเข้าถึงชุดข้อมูลทั้งหมดได้

การประมวลผลแบบกระจายประเภทนี้ได้รับความนิยมอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เนื่องจากยูทิลิตี้ของมันรวมถึงการประมวลผลข้อมูลที่สามารถระบุตัวบุคคลได้อย่างปลอดภัย (PII) โดยที่ผู้เข้าร่วมไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลดิบได้ เพื่อให้แน่ใจว่าไม่มีผู้เข้าร่วมรายเดียวที่สามารถเข้าถึงข้อมูลทั้งหมด นักวิทยาการเข้ารหัสลับได้พัฒนาโปรโตคอลที่หลากหลายซึ่งช่วยให้ฝ่ายต่าง ๆ สามารถแยกและแบ่งปันข้อมูลที่เข้ารหัสระหว่างกัน

การคำนวณหลายฝ่ายคืออะไร?

หัวใจหลักของ MPC คือเทคโนโลยีที่ช่วยให้หลายฝ่ายสามารถคำนวณข้อมูลได้โดยไม่มีฝ่ายใดฝ่ายหนึ่งเข้าถึงข้อมูลดิบได้ พวกเขาทำสิ่งนี้ได้สำเร็จโดยแยกข้อมูลออกเป็นส่วนๆ และเข้ารหัสเพื่อไม่ให้ผู้เข้าร่วมสามารถถอดรหัสได้ด้วยตนเอง

ส่วนประกอบที่สำคัญของ MPC คือช่วยให้สามารถคำนวณข้อมูลที่เข้ารหัสได้ ดังนั้นผู้เข้าร่วมจึงไม่สามารถเห็นได้ว่าอีกฝ่ายกำลังคำนวณอะไรอยู่หรือได้ผลลัพธ์อะไรจากกระบวนการ

ประวัติ ส.ป.ก

การคำนวณหลายฝ่าย (MPC) เกิดขึ้นครั้งแรกในปี 1970 เมื่อตำนานการเข้ารหัสของจีน Andrew Yao ได้สร้าง Garbled Circuits Protocol ซึ่งอนุญาตให้สองฝ่ายคำนวณข้อมูลโดยไม่ต้องเปิดเผยอินพุต ปัญหาเศรษฐีของเขายกตัวอย่างง่ายๆ ของ MPC ระบบสองพรรค

ในปี 1987 โปรโตคอล GMW (Goldreich–Micali–Wigderson) ได้ถือกำเนิดขึ้น ซึ่งช่วยให้สามารถใช้แพลตฟอร์มแบบหลายฝ่ายได้อย่างแท้จริง และในปี 2008 MPC ได้เปิดตัวในโลกแห่งความเป็นจริงในการประมูลแบบปิดผนึกหัวผักกาดน้ำตาลของเดนมาร์กที่รักษาความเป็นส่วนตัวของผู้ประมูลทั้งหมด ที่เกี่ยวข้อง. นี่เป็นจุดเริ่มต้นของวิธีใหม่ในการทำธุรกรรมดิจิทัลที่ปลอดภัยกับผู้เข้าร่วมหลายคน

การคำนวณหลายฝ่ายทำงานอย่างไร

MPC ใช้เทคนิคการเข้ารหัส เช่น การแบ่งปันความลับและการเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิก เพื่อแยกและแบ่งปันข้อมูลที่เข้ารหัสระหว่างหลายฝ่าย การแบ่งปันความลับเกี่ยวข้องกับการแบ่งส่วนข้อมูลออกเป็นหลายๆ ส่วน โดยแต่ละฝ่ายจะได้รับเพียงส่วนเดียว หมายความว่าไม่มีฝ่ายใดเข้าถึงข้อมูลทั้งหมดได้ การเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิกถูกใช้เพื่อเปิดใช้งานการคำนวณข้อมูลที่เข้ารหัส ซึ่งหมายความว่าจะไม่เปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อนในรูปแบบข้อความล้วน

ตัวอย่างที่แสดงให้เห็นว่าการคำนวณแบบหลายฝ่ายทำงานอย่างไร

สมมติว่าบริษัท XNUMX แห่ง ได้แก่ A, B และ C ต้องการทำงานร่วมกันในโครงการ แต่ไม่ไว้วางใจซึ่งกันและกันมากพอที่จะแบ่งปันข้อมูลที่ละเอียดอ่อนของพวกเขา เมื่อใช้โซลูชั่น MPC พวกเขาสามารถแยกข้อมูลระหว่างกันอย่างปลอดภัยและทำการคำนวณบนนั้น โดยไม่มีใครสามารถเข้าถึงข้อมูลดิบได้

ประการแรก A, B และ C จะใช้อัลกอริธึมการแบ่งปันความลับเพื่อแยกข้อมูลออกเป็นหลายองค์ประกอบ จากนั้นแต่ละบริษัทจะเข้ารหัสชิ้นส่วนเหล่านี้โดยใช้อัลกอริธึมการเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิค และส่งไปยังผู้เข้าร่วมอีกสองคน ตอนนี้ ทั้งสามฝ่ายได้เข้ารหัสข้อมูลจากกันและกัน แต่ไม่มีฝ่ายใดที่สามารถถอดรหัสและเข้าถึงชุดข้อมูลทั้งหมดได้ด้วยตัวเอง

ถัดไป A, B และ C สามารถคำนวณข้อมูลที่เข้ารหัสได้โดยไม่ต้องถอดรหัส ซึ่งหมายความว่าผู้เข้าร่วมแต่ละคนจะเห็นเฉพาะการมีส่วนร่วมของตนเอง ในขณะที่ยังสามารถทำงานร่วมกันในโครงการได้ สุดท้าย เนื่องจากไม่มีผู้เข้าร่วมรายใดที่สามารถเข้าถึงข้อมูลดิบของกันและกันได้ พวกเขาจึงมั่นใจได้ว่าข้อมูลของตนเองนั้นปลอดภัย

เหตุใด MPC จึงเรียกว่าการคำนวณแบบรักษาความเป็นส่วนตัว

ข้อมูลเป็นเครื่องมือที่ไม่สามารถถูกแทนที่ได้ในโลกปัจจุบัน โดยมีความก้าวหน้าที่ปฏิวัติวงการและก้าวล้ำมากที่สุดในโลกจำนวนมากที่สามารถติดตามได้โดยตรง แต่การแบ่งปันข้อมูลมักมาพร้อมกับความเสี่ยงที่นับไม่ถ้วนของการละเมิดความเป็นส่วนตัวหรือแม้แต่การสูญเสียการควบคุม

Multi-Party Computation (MPC) นำเสนอวิธีแก้ปัญหาที่สร้างสรรค์สำหรับปัญหานี้ โดยช่วยสร้างบรรยากาศออนไลน์ใหม่ที่ฝ่ายต่าง ๆ สามารถเข้าถึงข้อมูลบางประเภทได้โดยไม่กระทบต่อความปลอดภัยของข้อมูลของบุคคลอื่นหรือของตนเอง

MPC ใช้อัลกอริธึมที่ปลอดภัยซึ่งไม่เปิดเผยข้อมูลใด ๆ ยกเว้นผลลัพธ์ หมายความว่าฝ่ายต่าง ๆ สามารถตัดสินใจที่สำคัญโดยไม่ต้องเปิดเผยรายละเอียดส่วนบุคคลหรือละเมิดสิทธิความเป็นส่วนตัวของผู้อื่น เทคโนโลยีนี้สามารถปฏิวัติความปลอดภัยของข้อมูลตามที่เราทราบ และปูทางสู่อนาคตที่ปลอดภัยซึ่งเต็มไปด้วยโอกาสอันเกิดจากการแบ่งปันข้อมูลที่เป็นประโยชน์

ประโยชน์ของโซลูชันการคำนวณหลายฝ่าย

โซลูชั่น MPC มอบคุณประโยชน์มากมาย ได้แก่:

• ความปลอดภัยที่เพิ่มขึ้น – ด้วยการแยกชิ้นส่วนของข้อมูลที่เข้ารหัสและไม่เปิดเผยข้อมูลดิบ ณ จุดใด ๆ MPC จึงมั่นใจได้ว่าไม่มีฝ่ายใดฝ่ายหนึ่งสามารถเข้าถึงข้อมูลทั้งหมดได้ ทำให้เป็นโซลูชันที่เหมาะสำหรับการประมวลผลข้อมูลที่มีความละเอียดอ่อนสูง เช่น PII หรือเวชระเบียน

• ปรับปรุงความเป็นส่วนตัว – เนื่องจากผู้เข้าร่วมแต่ละคนได้รับเพียงส่วนหนึ่งของชุดข้อมูลโดยรวม และไม่มีฝ่ายใดฝ่ายหนึ่งเข้าถึงข้อมูลทั้งหมด MPC ยังช่วยปรับปรุงความเป็นส่วนตัวด้วยการป้องกันไม่ให้ฝ่ายใดฝ่ายหนึ่งทำโปรไฟล์บุคคล

• เพิ่มความเร็วและความสามารถในการปรับขนาด – โซลูชัน MPC สามารถเรียกใช้การคำนวณแบบคู่ขนานได้ ซึ่งหมายความว่าสามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมากได้อย่างรวดเร็ว สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับงานต่างๆ เช่น การเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งต้องใช้พลังในการคำนวณจำนวนมากในการดำเนินการ

ข้อเสียของโซลูชันการคำนวณหลายฝ่าย

ข้อเสียที่สำคัญของโซลูชั่น MPC ได้แก่:

• ต้นทุนที่สูงขึ้น – การติดตั้งและรันโซลูชัน MPC ต้องใช้ทรัพยากรมากกว่าเทคนิคการคำนวณแบบดั้งเดิม ซึ่งรวมถึงการซื้อฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ และเครื่องมืออื่นๆ ที่จำเป็นสำหรับการตั้งค่า

• ความซับซ้อน – การตั้งค่าระบบ MPC อาจมีความซับซ้อนเนื่องจากต้องใช้เทคนิคการเข้ารหัสเพิ่มเติม สิ่งนี้ยังทำให้ยากต่อการแก้ไขและแก้ไขจุดบกพร่อง เนื่องจากปัญหาใดๆ จำเป็นต้องได้รับการแก้ไขจากหลายฝ่าย

• ความเร็วต่ำ – เนื่องจากโซลูชัน MPC กำลังเรียกใช้การคำนวณบนข้อมูลที่เข้ารหัส จึงมักทำงานได้ช้ากว่ากระบวนการคำนวณแบบเดิม ซึ่งหมายความว่างานที่ต้องใช้พลังในการคำนวณจำนวนมากอาจใช้เวลานานกว่าจะเสร็จสมบูรณ์

แอปพลิเคชั่น MPC ในโลกแห่งความเป็นจริง

การทดสอบทางพันธุกรรม

นักพันธุศาสตร์ใช้ MPC เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลทางพันธุกรรม แทนที่จะส่งลำดับ DNA ดิบทางอินเทอร์เน็ต แต่ละฝ่ายจะเข้ารหัสข้อมูลของตนเองและส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์ของบุคคลที่สาม ซึ่ง MPC สามารถเปรียบเทียบ วิเคราะห์ และตีความผลลัพธ์โดยไม่ต้องให้ทุกฝ่ายเปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคลของตน

การทำธุรกรรมทางการเงิน

คุณสามารถใช้ MPC เพื่อรักษาความปลอดภัยการทำธุรกรรมทางการเงิน คุณสามารถทำได้โดยแยกข้อมูลออกเป็นหลายส่วนและประมวลผลในสภาพแวดล้อม MPC ที่ปลอดภัย เพื่อให้มั่นใจว่าไม่มีฝ่ายใดฝ่ายหนึ่งเข้าถึงข้อมูลทั้งหมดได้ สิ่งนี้ทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับโซลูชันการชำระเงินดิจิทัล เช่น การแลกเปลี่ยนสกุลเงินดิจิทัล ซึ่งความเป็นส่วนตัวมีความสำคัญสูงสุด

การวิจัยทางการแพทย์

คุณสามารถใช้โซลูชัน MPC เพื่อแบ่งปันและวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์จำนวนมาก โดยการเข้ารหัสข้อมูลก่อนส่ง แต่ละฝ่ายจะสามารถเข้าถึงข้อมูลบางอย่างโดยไม่กระทบต่อความเป็นส่วนตัวหรือความปลอดภัยของบุคคลอื่น สิ่งนี้ทำให้ MPC เป็นโซลูชั่นที่เหมาะสำหรับการทดลองทางคลินิกและโครงการวิจัยอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลผู้ป่วยที่ละเอียดอ่อน

เกณฑ์การลงชื่อเข้าใช้ blockchains

MPC สามารถป้องกันลายเซ็นดิจิทัลได้หลากหลาย blockchain โครงการ พวกเขาทำได้โดยการแบ่งลายเซ็นระหว่างผู้เข้าร่วมหลายคน ทำให้ไม่มีฝ่ายใดฝ่ายหนึ่งเข้าถึงลายเซ็นทั้งหมดได้ สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าลายเซ็นดิจิทัลยังคงปลอดภัยและป้องกันการงัดแงะ แม้ว่าฝ่ายใดฝ่ายหนึ่งจะถูกบุกรุก

ทางเลือกที่ปลอดภัยสำหรับ MPC

วิธีการเข้ารหัส

วิธีการเข้ารหัสเป็นส่วนสำคัญของการรักษาความปลอดภัยคอมพิวเตอร์ที่ช่วยให้เราสามารถจัดเก็บและส่งข้อมูลที่สำคัญได้อย่างปลอดภัย วิธีการเข้ารหัสหลักสองวิธีที่ใช้เพื่อจุดประสงค์นี้คือการเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิคและการพิสูจน์ที่ไม่มีความรู้

การเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิกใช้สูตรทางคณิตศาสตร์เพื่อเปิดใช้งานการคำนวณข้อมูลที่เข้ารหัสโดยไม่ต้องถอดรหัสก่อน ทำให้ง่ายต่อการแบ่งปันข้อมูลอย่างปลอดภัยโดยไม่สูญเสียความเป็นส่วนตัว

การพิสูจน์ด้วยความรู้เป็นศูนย์ให้เทคนิคทางคณิตศาสตร์ในการตรวจสอบความจริงเกี่ยวกับข้อมูลโดยไม่ต้องเปิดเผยรายละเอียด ทำให้มีประโยชน์อย่างมากเมื่อต้องจัดการกับข้อมูลที่เป็นความลับ

อีกเทคนิคหนึ่งที่ใช้ในการเข้ารหัสคือความเป็นส่วนตัวที่แตกต่างกัน ซึ่งเพิ่มปริมาณการสุ่มที่ควบคุมได้ให้กับข้อมูลที่รวบรวม ป้องกันไม่ให้บุคคลที่ประสงค์ร้ายได้รับรายละเอียดส่วนบุคคลของผู้ใช้ โดยพื้นฐานแล้ว วิธีการเข้ารหัสทำให้เราสามารถควบคุมข้อมูลของเราได้มากขึ้นโดยการให้ชั้นความปลอดภัยที่เพิ่มขึ้นและการป้องกันการละเมิดข้อมูล

วิธีการที่สนับสนุน AI/ML

วิธีการที่สนับสนุนโดย AI/ML กำลังช่วยขับเคลื่อนความคิดริเริ่มที่ขับเคลื่อนด้วยความเป็นส่วนตัวรุ่นต่อไป เทคนิคสำคัญสองประการที่เปิดใช้งานการเปลี่ยนแปลงนี้คือข้อมูลสังเคราะห์และการเรียนรู้แบบสมาพันธ์

ข้อมูลสังเคราะห์เป็นรูปแบบหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่สร้างจุดข้อมูลที่ทำซ้ำการกระจายของลักษณะที่เกี่ยวข้องโดยไม่ต้องใช้ข้อมูลจริง

การเรียนรู้แบบรวมศูนย์เป็นรูปแบบหนึ่งของเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องแบบกระจาย ซึ่งนักวิเคราะห์จะฝึกแบบจำลองในชุดข้อมูลหลายชุดพร้อมกัน โดยไม่เสี่ยงที่จะประนีประนอมข้อมูลที่เป็นความลับหรือละเอียดอ่อนที่จัดเก็บไว้ในนั้น

วิธีการทั้งสองนี้ช่วยให้มีทั้งความแม่นยำที่ดีขึ้นและการปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้นตั้งแต่ต้นจนจบ ทำให้เราสามารถตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้นด้วยความมั่นใจที่มากขึ้น

สรุป

MPC เป็นเทคโนโลยีที่ได้รับความนิยมมากขึ้น ช่วยให้สามารถประมวลผลข้อมูลระหว่างหลายฝ่ายได้อย่างปลอดภัย โดยไม่มีฝ่ายใดฝ่ายหนึ่งเข้าถึงชุดข้อมูลทั้งหมดได้ ใช้เทคนิคการเข้ารหัสเช่นการแบ่งปันความลับและการเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิกเพื่อแยกและเข้ารหัสชิ้นส่วนของข้อมูล เพื่อให้แน่ใจว่าไม่มีผู้เข้าร่วมรายใดสามารถเข้าถึงข้อมูลดิบหรือโปรไฟล์ของบุคคลใด ๆ จากมันได้

ด้วยคุณประโยชน์มากมาย รวมถึงการรักษาความปลอดภัยที่เพิ่มขึ้น ความเป็นส่วนตัวที่ดีขึ้น และความเร็วและความสามารถในการปรับขนาดที่เพิ่มขึ้น โซลูชัน MPC จึงนำเสนอโซลูชันที่มีประสิทธิภาพสำหรับองค์กรในการประมวลผลข้อมูลที่ละเอียดอ่อนอย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ