Multi-Party Computation (MPC) è una tecnologia che consente l'elaborazione sicura dei dati e la condivisione tra più parti senza che una singola parte abbia accesso all'intero set di dati.
Questo tipo di elaborazione distribuita ha guadagnato terreno negli ultimi anni, poiché la sua utilità include l'esecuzione sicura di calcoli su informazioni di identificazione personale (PII), senza che i partecipanti accedano ai dati grezzi. Per garantire che nessun singolo partecipante abbia accesso a tutti i dati, i crittografi hanno sviluppato vari protocolli che consentono alle parti di dividere e condividere tra loro pezzi di dati crittografati.
Che cos'è il calcolo multipartitico?
Fondamentalmente, MPC è una tecnologia che consente a più parti di elaborare i dati senza che una singola parte abbia accesso ai dati grezzi. Ci sono riusciti suddividendo i dati in pezzi e crittografandoli in modo che nessun partecipante possa decrittografarli da solo.
Un componente chiave di MPC è che consente il calcolo su dati crittografati, quindi i partecipanti non possono vedere su cosa le altre parti stanno eseguendo calcoli o quali risultati stanno ottenendo dal processo.
Storia di MPC
Il calcolo multipartitico (MPC) ha fatto colpo per la prima volta negli anni '1970, quando la leggenda della crittografia cinese Andrew Yao ha creato il Garbled Circuits Protocol, che ha permesso a due parti di calcolare i dati senza rivelare i loro input. His Millionaires' Problem ha fornito un semplice esempio di un sistema bipartitico MPC.
Nel 1987 è nato il protocollo GMW (Goldreich–Micali–Wigderson), che consente piattaforme veramente multipartitiche, e nel 2008 MPC ha fatto il suo debutto nel mondo reale in un'asta sigillata di barbabietola da zucchero danese che ha preservato la privacy di tutti gli offerenti coinvolto. Ciò ha segnato l'inizio di un nuovo modo rivoluzionario di condurre transazioni digitali sicure con più partecipanti.
Come funziona il calcolo multipartitico?
MPC utilizza tecniche di crittografia come la condivisione segreta e la crittografia omomorfica per suddividere e condividere parti di dati crittografate tra più parti. La condivisione segreta implica la suddivisione di un'informazione in più componenti, con ciascuna parte che riceve solo un pezzo, il che significa che nessuno di loro ha accesso ai dati completi. La crittografia omomorfica viene utilizzata per abilitare i calcoli sui dati crittografati, il che significa che non espongono informazioni sensibili in forma di testo normale.
Un esempio per illustrare come funziona il calcolo multipartitico
Supponiamo che tre aziende, A, B e C, desiderino collaborare a un progetto ma non si fidino abbastanza l'una dell'altra da condividere i propri dati sensibili. Utilizzando le soluzioni MPC, possono suddividere in modo sicuro i dati tra di loro ed eseguire calcoli su di essi, senza che nessuno di loro abbia accesso alle informazioni grezze.
Innanzitutto, A, B e C utilizzeranno algoritmi di condivisione segreta per suddividere i propri dati in più componenti. Ogni azienda crittograferà quindi questi pezzi utilizzando algoritmi di crittografia omomorfici e li invierà agli altri due partecipanti. Ora, tutte e tre le parti hanno pezzi di dati crittografati l'uno dall'altro, ma nessuno di loro può decrittografarlo da solo e accedere all'intero set di informazioni.
Successivamente, A, B e C possono eseguire calcoli sui dati crittografati senza doverli mai decrittografare. Ciò significa che ogni partecipante può vedere solo i propri contributi, pur essendo in grado di collaborare al progetto. Infine, poiché nessuno di questi partecipanti ha accesso ai dati grezzi dell'altro, possono essere sicuri che le proprie informazioni siano al sicuro.
Perché MPC è chiamato calcolo che preserva la privacy?
I dati sono uno strumento insostituibile nel mondo di oggi, con molti dei progressi più rivoluzionari e progressivi del mondo direttamente riconducibili ad essi. Ma la condivisione dei dati troppo spesso comporta rischi incalcolabili di violazione della privacy o addirittura di perdita di controllo.
Multi-Party Computation (MPC) offre una soluzione creativa a questo problema, contribuendo a creare una nuova atmosfera online in cui le parti possono accedere a determinati tipi di dati senza compromettere la sicurezza delle informazioni di altre persone o proprie.
MPC utilizza algoritmi sicuri che non espongono dati ad eccezione dei risultati, il che significa che le parti possono prendere decisioni importanti senza rivelare dettagli personali o violare i diritti alla privacy degli altri. Questa tecnologia potrebbe rivoluzionare la sicurezza dei dati così come la conosciamo e aprire la strada a un futuro sicuro pieno di opportunità derivanti dall'utile condivisione delle informazioni.
Vantaggi delle soluzioni di calcolo multiparte
Le soluzioni MPC offrono una vasta gamma di vantaggi, tra cui:
• Maggiore sicurezza: suddividendo parti crittografate di dati e non esponendo dati grezzi in nessun momento, MPC garantisce che nessuna singola parte possa accedere a tutte le informazioni. Questo lo rende una soluzione ideale per l'elaborazione di informazioni altamente sensibili, come PII o cartelle cliniche.
• Migliore privacy – Poiché ogni partecipante riceve solo una parte del set di dati complessivo e nessuna singola parte ha accesso a tutte le informazioni, MPC aiuta anche a migliorare la privacy impedendo a una delle parti di profilare le persone.
• Maggiore velocità e scalabilità: le soluzioni MPC possono eseguire calcoli in parallelo, il che significa che sono in grado di elaborare rapidamente grandi quantità di dati. Ciò è particolarmente vantaggioso per attività come l'apprendimento automatico, che richiedono molta potenza di calcolo per essere eseguite.
Svantaggi delle soluzioni di calcolo multipartitico
I principali svantaggi delle soluzioni MPC includono:
• Costi più elevati: l'implementazione e l'esecuzione di una soluzione MPC richiede più risorse rispetto alle tecniche di elaborazione tradizionali. Ciò include l'acquisto dell'hardware, del software e di altri strumenti necessari per l'installazione.
• Complessità: l'impostazione di un sistema MPC può essere complessa a causa delle tecniche di crittografia aggiuntive necessarie. Ciò può anche rendere difficile la risoluzione dei problemi e il debug, poiché eventuali problemi devono essere risolti da più parti.
• Velocità ridotte: poiché le soluzioni MPC eseguono calcoli su dati crittografati, spesso possono essere eseguite più lentamente rispetto ai processi di elaborazione tradizionali. Ciò significa che le attività che richiedono grandi quantità di potenza di calcolo potrebbero richiedere più tempo per essere completate.
Applicazioni MPC nel mondo reale
Test genetici
I genetisti usano MPC per analizzare i dati genetici. Invece di inviare sequenze di DNA grezzo su Internet, ciascuna parte crittografa i propri dati e li invia a un server di terze parti dove MPC può confrontare, analizzare e interpretare i risultati senza che tutte le parti rivelino le proprie informazioni individuali.
Transazioni finanziarie
Puoi utilizzare MPC per proteggere le transazioni finanziarie. Puoi raggiungere questo obiettivo suddividendo i dati in più parti ed elaborandoli in un ambiente MPC sicuro, assicurando che nessuna singola parte abbia accesso a tutte le informazioni. Questo lo rende ideale per soluzioni di pagamento digitali come gli scambi di criptovalute, dove la privacy è della massima importanza.
La ricerca medica
È possibile utilizzare le soluzioni MPC per condividere e analizzare grandi quantità di dati medici. Crittografando i dati prima di inviarli, ciascuna parte può accedere a determinate informazioni che non compromettono la privacy o la sicurezza di nessun'altra persona. Ciò rende MPC una soluzione ideale per studi clinici e altri progetti di ricerca che coinvolgono dati sensibili dei pazienti.
Accesso alla soglia nelle blockchain
MPC può proteggere le firme digitali in vari blockchain progetti. Hanno raggiunto questo obiettivo suddividendo la firma tra più partecipanti, facendo in modo che nessuna singola parte abbia accesso all'intera firma. Ciò garantisce che le firme digitali rimangano sicure ea prova di manomissione anche se una delle parti viene compromessa.
Alternative sicure a MPC
Metodi crittografici
I metodi crittografici sono parte integrante della sicurezza informatica che ci consente di archiviare e trasmettere dati sensibili in modo sicuro. Due dei principali metodi crittografici utilizzati a questo scopo sono la crittografia omomorfica e le prove a conoscenza zero.
La crittografia omomorfica utilizza formule matematiche per consentire il calcolo dei dati crittografati senza prima decrittografarli, semplificando la condivisione sicura dei dati senza compromettere la privacy.
Le prove a conoscenza zero forniscono tecniche matematiche per verificare la verità sulle informazioni senza rivelarne i dettagli, rendendole estremamente utili quando si tratta di informazioni riservate.
Un'altra tecnica utilizzata nella crittografia è la privacy differenziale, che aggiunge una quantità controllata di casualità ai dati raccolti, impedendo a malintenzionati di ottenere i dati personali degli utenti. In sostanza, i metodi crittografici ci offrono un maggiore controllo sui nostri dati fornendo un maggiore livello di sicurezza e protezione contro le violazioni dei dati.
Metodi supportati da AI/ML
I metodi supportati da AI/ML stanno contribuendo a potenziare la prossima generazione di iniziative basate sulla privacy. Due tecniche chiave che consentono questo cambiamento sono i dati sintetici e l'apprendimento federato.
I dati sintetici sono una forma di intelligenza artificiale che crea punti dati che replicano la distribuzione delle caratteristiche rilevanti senza utilizzare effettivamente informazioni reali.
L'apprendimento federato è una forma di tecnica di apprendimento automatico distribuito in cui gli analisti addestrano i modelli su più set di dati contemporaneamente senza il rischio di compromettere le informazioni riservate o sensibili memorizzate in essi.
Insieme, questi due metodi consentono sia una migliore accuratezza che una protezione della privacy dei dati più forte dall'inizio alla fine, consentendoci di prendere decisioni più intelligenti con maggiore sicurezza.
Conclusione
MPC è una tecnologia sempre più popolare che consente l'elaborazione sicura dei dati tra più parti senza che una singola parte abbia accesso all'intero set di dati. Utilizza tecniche crittografiche come la condivisione segreta e la crittografia omomorfica per suddividere e crittografare pezzi di dati, assicurando che nessuno dei partecipanti possa accedere ai dati grezzi o profilare alcun individuo da esso.
Con i suoi numerosi vantaggi, tra cui una maggiore sicurezza, una migliore privacy e una maggiore velocità e scalabilità, le soluzioni MPC offrono una soluzione potente per le organizzazioni per elaborare in modo sicuro ed efficiente i dati sensibili.
Fonte: https://www.cryptopolitan.com/multi-party-computation-mpc-solutions/