MPC,Secure Multi-party Computation

本文介绍了安全多方计算(MPC)如何让一组用户在不泄露个人隐私的情况下协作计算,利用加密技术如秘密分享、不经意传输协议等保护输入,最终仅公开计算结果。

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 It allows a group of users to jointly compute a function with their private data as input, and all users can only get the output of this function, without getting any other information.

The goal of MPC is to allow distributed participants to cooperate in computing any function without revealing the privacy input and output of the participants. For example, suppose there are three people A, B, and C, they want to calculate their average salary, but they don’t want to tell others how much their salary is, then they can use secure multi-party computation, with their salaries as input, and calculate the average salary as output.

The implementation of MPC technology is usually based on a variety of cryptographic technologies1, including Secret Sharing, Oblivious Transfer Protocol, Garbled Circuit, and Homomorphic Encryption, etc12. These technologies can protect the input of each participant, and at the same time, the real calculation result can be restored when aggregating at the end.

“安全多方计算”(MPC,Secure Multi-party Computation)是一种隐私计算技术。它允许一组用户以他们的隐私数据为输入,共同计算一个函数,并且所有用户只能得到这个函数的输出,无法得到其他的任何信息

MPC技术的实现通常基于密码学的多种技术,包括秘密分享(Secret Sharing)、不经意传输协议(Oblivious Transfer)、混淆电路(Garbled Circuit)和同态加密(Homomorphic Encryption)等。这些技术可以保护每个参与方的输入,同时在最后聚合时,可以还原出真实的计算结果

### DB-MPC在FS-MPC和CS-MPC中的应用场景 #### 定义与背景 分布式多方计算(DB-MPC, Distributed Byzantine Multi-Party Computation)是一种增强的安全协议,允许多个参与方共同执行计算任务而不泄露各自的私密数据。它结合了拜占庭容错机制(Byzantine Fault Tolerance),能够在存在恶意节点的情况下保障系统的安全性[^1]。 #### 在功能安全MPC (FS-MPC) 中的应用场景 功能安全多方计算(FS-MPC, Functional Safety Multi-Party Computation)主要关注于工业控制、自动驾驶等领域,在这些领域中,系统不仅需要保护隐私,还需要具备高可靠性。DB-MPC在此类环境下的应用包括: - **冗余控制系统**:通过引入DB-MPC,可以在多控制器之间实现状态同步和决策共享,即使部分控制器失效或被攻击,整个系统仍能正常运行。 - **传感器融合**:在自动驾驶汽车中,不同类型的传感器可能由不同的供应商提供并管理其内部算法细节。利用DB-MPC技术可以聚合来自各个独立源的数据用于综合判断而无需暴露原始测量值给其他组件或者外部实体。 ```python def db_mpc_in_fsmpc(sensor_data_list): aggregated_result = secure_aggregation(sensor_data_list) decision = robust_decision_making(aggregated_result) return decision def secure_aggregation(data_points): # 使用加密方法进行加总操作 pass def robust_decision_making(summed_value): # 基于汇总后的数值做出最终决定 pass ``` 上述伪代码展示了如何在一个假设的功能安全环境中运用DB-MPC来进行传感器读数的安全汇聚以及后续稳健型决策制定过程[^2]。 #### 在云计算服务MPC (CS-MPC) 中的应用场景 云服务平台上的客户通常希望享受高效便捷的服务同时保持自己敏感资料不外泄。因此,基于DB-MPC构建起来的解决方案非常适合解决这类需求: - **联合机器学习模型训练**:当多家企业希望通过合作提升各自AI能力却又不愿意分享具体业务数据时,则可借助DB-MPC框架完成跨组织边界的学习流程。这种方式下各方仅需交换经过处理过的梯度信息而非实际样本本身即可达成目标。 - **隐私查询接口**:对于那些存储大量个人信息数据库的企业而言,采用支持DB-MPC特性的API能够使第三方开发者编写应用程序访问所需统计指标却无法获取底层记录详情。 ```sql CREATE PROCEDURE PrivateQuery ( IN query_condition VARCHAR(255), OUT result_count INT ) AS $$ BEGIN -- 实现逻辑确保输入条件不会透露任何特定个体身份特征 SELECT COUNT(*) INTO result_count FROM user_table WHERE apply_mask(query_condition); END; $$ LANGUAGE plpgsql SECURITY DEFINER; -- 调用示例 CALL PrivateQuery('age > 30 AND city LIKE ''New%''', @output_rows); SELECT @output_rows; -- 返回满足条件的人数而不是具体的名单列表 ``` 此SQL片段定义了一个名为`PrivateQuery`的过程对象,该对象接受模糊化后的检索准则作为参数并通过调用来返回匹配条目的数量从而隐藏确切成员构成情况.
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