Çok Taraflı Hesaplama (MPC), tek bir tarafın tam veri setine erişimi olmaksızın birden fazla taraf arasında güvenli veri işleme ve paylaşımını sağlayan bir teknolojidir.
Bu tür dağıtılmış bilgi işlem, katılımcılar ham verilere erişmeden kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler (PII) üzerinde güvenli bir şekilde hesaplamalar yapmayı içerdiğinden, son yıllarda ilgi görmektedir. Tek bir katılımcının tüm verilere erişiminin olmamasını sağlamak için kriptologlar, tarafların şifrelenmiş veri parçalarını kendi aralarında bölmelerine ve paylaşmalarına olanak tanıyan çeşitli protokoller geliştirdiler.
Çok Partili Hesaplama Nedir?
MPC özünde, birden fazla tarafın ham verilere erişimi olan tek bir taraf olmadan verileri hesaplamasına izin veren bir teknolojidir. Bunu, verileri parçalara ayırarak ve hiçbir katılımcının kendi başına şifresini çözemeyeceği şekilde şifreleyerek başardılar.
MPC'nin önemli bir bileşeni, şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplamaya izin vermesidir, bu nedenle katılımcılar, diğer tarafların hesaplamaları ne üzerinde gerçekleştirdiğini veya süreçten hangi sonuçları aldıklarını göremezler.
MPC'nin Tarihçesi
Çok partili hesaplama (MPC) ilk olarak 1970'lerde Çinli kriptografi efsanesi Andrew Yao'nun iki tarafın girdilerini açıklamadan verileri hesaplamasına izin veren Garbled Circuits Protocol'ü yaratmasıyla bir sıçrama yaptı. Milyonerler Sorunu, MPC iki partili sistemin basit bir örneğini verdi.
1987'de GMW (Goldreich–Micali–Wigderson) protokolü doğdu ve gerçek anlamda çok taraflı platformlara izin verdi ve 2008'de MPC, tüm teklif sahiplerinin gizliliğini koruyan bir Danimarka şeker pancarı kapalı teklif müzayedesinde gerçek dünyadaki ilk çıkışını yaptı. dahil olmuş. Bu, birden fazla katılımcıyla güvenli dijital işlemler gerçekleştirmenin devrim niteliğinde yeni bir yolunun başlangıcı oldu.
Çok Taraflı Hesaplama Nasıl Çalışır?
MPC, şifrelenmiş veri parçalarını birden fazla taraf arasında bölmek ve paylaşmak için gizli paylaşım ve homomorfik şifreleme gibi kriptografi teknikleri kullanır. Gizli paylaşım, bir bilgi parçasını birkaç bileşene bölmeyi içerir; her bir taraf yalnızca bir parça alır, yani hiçbiri tam verilere erişemez. Homomorfik şifreleme, şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplamalar yapmak için kullanılır, yani hassas bilgileri düz metin biçiminde ifşa etmezler.
Çok Taraflı Hesaplamanın Nasıl Çalıştığını gösteren bir örnek
Diyelim ki A, B ve C adlı üç şirket bir projede işbirliği yapmak istiyor ancak hassas verilerini paylaşacak kadar birbirlerine güvenmiyorlar. MPC çözümlerini kullanarak, verileri kendi aralarında güvenli bir şekilde bölebilir ve hiçbirinin ham bilgiye erişimi olmadan üzerinde hesaplamalar yapabilirler.
İlk olarak, A, B ve C, verilerini birkaç bileşene bölmek için gizli paylaşım algoritmaları kullanacak. Her şirket daha sonra bu parçaları homomorfik şifreleme algoritmaları kullanarak şifreleyecek ve diğer iki katılımcıya gönderecektir. Şimdi, üç taraf da birbirinden şifrelenmiş veri parçalarına sahip, ancak hiçbiri kendi başına şifresini çözemez ve tüm bilgi setine erişemez.
Daha sonra, A, B ve C, şifrelenmiş veriler üzerinde, şifresini çözmek zorunda kalmadan hesaplamalar yapabilir. Bu, her katılımcının proje üzerinde işbirliği yapmaya devam ederken yalnızca kendi katkılarını görebileceği anlamına gelir. Son olarak, bu katılımcıların hiçbiri birbirinin ham verilerine erişemediğinden, kendi bilgilerinin güvende olduğundan emin olabilirler.
MPC neden gizliliği koruyan hesaplama olarak adlandırılıyor?
Veriler, dünyanın en devrimci ve ilerici ilerlemelerinin çoğunun doğrudan izlenebilir olduğu günümüz dünyasında yeri doldurulamaz bir araçtır. Ancak veri paylaşımı çoğu zaman hesaplanamaz gizlilik ihlalleri ve hatta kontrol kaybı riskleriyle birlikte gelir.
Çok Taraflı Bilgi İşlem (MPC), bu soruna yaratıcı bir çözüm sunarak, tarafların diğer kişilerin veya kendilerinin bilgilerinin güvenliğini tehlikeye atmadan belirli veri türlerine erişebildiği yeni bir çevrimiçi atmosfer yaratılmasına yardımcı olur.
MPC, sonuçlar dışında herhangi bir veriyi ifşa etmeyen güvenli algoritmalar kullanır, yani taraflar, kişisel bilgilerini ifşa etmeden veya başkalarının gizlilik haklarını ihlal etmeden önemli kararlar alabilir. Bu teknoloji, bildiğimiz şekliyle veri güvenliğinde devrim yaratabilir ve yararlı bilgi paylaşımından kaynaklanan fırsatlarla dolu güvenli bir geleceğin yolunu açabilir.
Çok Taraflı Hesaplama Çözümlerinin Faydaları
MPC çözümleri, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çok çeşitli avantajlar sunar:
• Artırılmış güvenlik – MPC, şifrelenmiş veri parçalarını bölerek ve herhangi bir noktada hiçbir ham veriyi açığa çıkarmayarak, tek bir tarafın tüm bilgilere erişememesini sağlar. Bu, onu PII veya tıbbi kayıtlar gibi son derece hassas bilgileri işlemek için ideal bir çözüm haline getirir.
• İyileştirilmiş gizlilik – Her katılımcı genel veri setinin yalnızca bir kısmını aldığından ve tek bir tarafın tüm bilgilere erişimi olmadığından, MPC aynı zamanda herhangi bir tarafın bireylerin profilini çıkarmasını önleyerek gizliliğin geliştirilmesine yardımcı olur.
• Arttırılmış hız ve ölçeklenebilirlik – MPC çözümleri, hesaplamaları paralel olarak yürütebilir, bu da büyük miktarda veriyi hızlı bir şekilde işleyebilecekleri anlamına gelir. Bu, özellikle gerçekleştirmek için çok fazla hesaplama gücü gerektiren makine öğrenimi gibi görevler için faydalıdır.
Çok Taraflı Hesaplama Çözümlerinin Dezavantajları
MPC çözümlerinin başlıca dezavantajları şunları içerir:
• Daha yüksek maliyetler – Bir MPC çözümünün uygulanması ve çalıştırılması, geleneksel bilgi işlem tekniklerinden daha fazla kaynak gerektirir. Bu, kurulum için gereken donanım, yazılım ve diğer araçları satın alma zorunluluğunu içerir.
• Karmaşıklık – Bir MPC sistemi kurmak, gereken ek kriptografi teknikleri nedeniyle karmaşık olabilir. Herhangi bir sorunun birden çok tarafça ele alınması gerektiğinden, bu durum sorun gidermeyi ve hata ayıklamayı da zorlaştırabilir.
• Yavaş hızlar – MPC çözümleri, hesaplamaları şifrelenmiş veriler üzerinde yürüttüğü için, genellikle geleneksel bilgi işlem süreçlerinden daha yavaş çalışabilirler. Bu, büyük miktarda bilgi işlem gücü gerektiren görevlerin tamamlanmasının daha uzun sürebileceği anlamına gelir.
Gerçek dünyada MPC Uygulamaları
Genetik test
Genetikçiler, genetik verileri analiz etmek için MPC'yi kullanır. İnternet üzerinden ham DNA dizileri göndermek yerine, her bir taraf kendi verilerini şifreler ve üçüncü taraf bir sunucuya gönderir; burada MPC, tüm taraflara kendi kişisel bilgilerini ifşa etmeden sonuçları karşılaştırabilir, analiz edebilir ve yorumlayabilir.
Finansal işlemler
Finansal işlemleri güvence altına almak için MPC'yi kullanabilirsiniz. Bunu, verileri birden fazla parçaya bölerek ve güvenli bir MPC ortamında işleyerek, tek bir tarafın tüm bilgilere erişmemesini sağlayarak başarabilirsiniz. Bu, gizliliğin son derece önemli olduğu kripto para borsaları gibi dijital ödeme çözümleri için idealdir.
Tıbbi araştırma
Büyük miktarda tıbbi veriyi paylaşmak ve analiz etmek için MPC çözümlerini kullanabilirsiniz. Verileri göndermeden önce şifreleyerek, taraflardan her biri, başka hiç kimsenin gizliliğini veya güvenliğini tehlikeye atmayan belirli bilgilere erişebilir. Bu, MPC'yi hassas hasta verilerini içeren klinik deneyler ve diğer araştırma projeleri için ideal bir çözüm haline getirir.
Blok zincirlerinde eşik imzalama
MPC, dijital imzaları çeşitli şekillerde koruyabilir. blockchain projeler. Bunu, imzayı birden fazla katılımcı arasında bölerek, hiçbir tarafın imzanın tamamına erişimini engelleyerek başardılar. Bu, bir taraf tehlikeye girse bile dijital imzaların güvenli ve kurcalamaya karşı korumalı kalmasını sağlar.
MPC'ye güvenli alternatifler
kriptografik yöntemler
Kriptografik yöntemler, hassas verileri güvenli bir şekilde saklamamızı ve iletmemizi sağlayan bilgisayar güvenliğinin ayrılmaz bir parçasıdır. Bu amaçla kullanılan başlıca kriptografik yöntemlerden ikisi homomorfik şifreleme ve sıfır bilgi kanıtlarıdır.
Homomorfik şifreleme, şifrelenmiş verilerin önce şifresini çözmeden hesaplanmasını sağlamak için matematiksel formüller kullanır ve bu da verilerin gizlilikten ödün vermeden güvenli bir şekilde paylaşılmasını kolaylaştırır.
Sıfır bilgi kanıtları, ayrıntılarını açıklamadan bilgi hakkındaki gerçeği doğrulamak için matematiksel teknikler sağlar ve bu da onları gizli bilgilerle uğraşırken son derece yararlı hale getirir.
Kriptografide kullanılan başka bir teknik, toplanan verilere kontrollü miktarda rastgelelik ekleyerek kötü niyetli tarafların kullanıcıların kişisel bilgilerini ele geçirmesini önleyen diferansiyel gizliliktir. Temel olarak, kriptografik yöntemler, veri ihlallerine karşı artırılmış bir güvenlik ve koruma katmanı sağlayarak verilerimiz üzerinde daha fazla kontrol sağlar.
AI/ML destekli yöntemler
AI/ML destekli yöntemler, yeni nesil gizlilik odaklı girişimlerin desteklenmesine yardımcı oluyor. Bu değişimi mümkün kılan iki temel teknik, sentetik veriler ve birleştirilmiş öğrenmedir.
Sentetik veriler, gerçek bilgileri fiilen kullanmadan ilgili özelliklerin dağılımını kopyalayan veri noktaları oluşturan bir yapay zeka biçimidir.
Federe öğrenme, analistlerin, içinde depolanan herhangi bir gizli veya hassas bilgiden ödün verme riski olmadan birden çok veri kümesinde modelleri aynı anda eğittiği bir dağıtılmış makine öğrenimi tekniği biçimidir.
Bu iki yöntem birlikte, baştan sona hem daha iyi doğruluk hem de daha güçlü veri gizliliği korumaları sağlayarak, daha büyük bir güvenle daha akıllı kararlar almamıza olanak tanır.
Sonuç
MPC, tek bir tarafın tüm veri setine erişimi olmadan birden çok taraf arasında güvenli veri işlemeyi sağlayan, giderek daha popüler hale gelen bir teknolojidir. Veri parçalarını ayırmak ve şifrelemek için gizli paylaşım ve homomorfik şifreleme gibi kriptografik teknikler kullanır, böylece hiçbir katılımcının ham verilere erişememesini veya herhangi bir bireyin profilini çıkarmasını engeller.
Artırılmış güvenlik, iyileştirilmiş gizlilik ve gelişmiş hız ve ölçeklenebilirlik gibi birçok avantajıyla MPC çözümleri, kuruluşların hassas verileri güvenli ve verimli bir şekilde işlemesi için güçlü bir çözüm sunar.
Kaynak: https://www.cryptopolitan.com/multi-party-computation-mpc-solutions/