今天,數據可以用來分析復雜問題,提供解決方案,甚至解決無法回答的問題。但是,當涉及到利用數據為公眾服務時,數據共享和數據保護之間往往存在著許多矛盾。而安全多方計算(MPC)如何在不泄露隱私數據的情況下實現數據協作分析?又將為數據的秘密共享帶來了哪些新的機遇?
區塊鏈百科No.35:安全多方計算
兩個百萬富翁在街頭邂逅,他們都想比比看誰更有錢。但是出于隱私,誰都不想讓對方知道自己到底擁有多少財富。在不借助第三方的情況下,如何得出誰的財富更多呢?
聲音 | eToro分析師:加密冬天已經結束 但不看好比特幣:據EWN消息,eToro的高級市場分析師Mati Greenspan最近在CoinTelegraph Youtube上的一段視頻中指出,BTC已經超過了長期熊市趨勢線,這意味著熊市“已經完全結束”。但BTC仍然有可能經歷“巴特辛普森模式”的后半段,這意味著在未來幾周,BTC將大幅下跌至反彈前的水平(低至4000美元)。他補充說,Tether和Bitfinex的消息仍籠罩著加密貨幣市場,因為有關這兩家公司的法庭訴訟仍在進行中,可能會導致所謂的“黑天鵝”事件,而市場可能暴跌。[2019/5/5]
這就是著名的“姚式百萬富翁問題”。1980年代,姚期智院士在其論文中提出:Alice有一個私人數字a, Bob有一個私人數字b,雙方的目標是解不等式a是否≤b。或者更嚴格來說,除了得到不等式了a≤b或a>b外,不會得出任何與a或b相關的其他信息。
聲音 | Jake Chervinsky:不看好新代幣分類法案:美國政府執法辯護和證券訴訟律師Jake Chervinsky昨日發布推文稱,他不看好新代幣分類法(TTA)案。目前確實需要立法以澄清數字貨幣是否應該以及應如何受到監管,但這項法案并沒有解決問題,而是會產生更多的監管不確定性。TTA試圖定義一類新的“數字代幣”然后將其從證券法的監管范圍中移除。這就意味著,只要滿足TTA的數字代幣定義,加密公司就不必擔心Howey測試。但是如果滿足數字代幣定義比滿足Howey測試更容易,那么TTA的提議就只能提供監管清晰度。Chervinsky認為情況并非如此,數字代幣定義遠沒有Howey測試清晰。TTA的數字代幣定義包含許多元素,同樣難以應用,并且缺乏現有法理的堅實基礎。[2019/4/12]
聲音 | Andreas Antonopoulos:比特幣ETF獲批是早晚的事,但我不看好:比特幣安全專家Andreas Antonopoulos近日表示,ETF違背了點對點現金的基本原則。一種點對點的現金不會是通過托管人運作的,用戶應該能夠直接控制自己的資金,因為他們能夠直接控制私鑰。控制了私鑰,你的比特幣才真的是你的;沒有私鑰,你就不算真正持有比特幣。ETF就是一個價值數十億美元的工具。[2018/8/16]
姚期智
計算機學者,2000年圖靈獎獲得者(唯一獲得該獎的華人學者),研究方向包括計算理論及其在密碼學和量子計算中的應用。
在這個經典問題之下,誕生了「安全多方計算」(Secure Multiparty Computation,以下簡稱MPC)這門密碼學分支。MPC技術能夠在不泄露數據的情況下,聯合多方數據進行計算并得到明文結果,最終實現數據的所有權和數據使用權的分離。
在此之后,該領域出現了一系列基礎結果,用來解決分布式計算問題,同時保證輸入信息的隱私性和安全性。
安全多方計算(MPC)可以理解為一種加密協議,它將計算分布在多方之間,使得任何一方在看不到其他方輸入數據的情況下,開展安全且私密的聯合計算。
值得注意的是,隱私和安全是有區別的。
安全問題,就像是信用卡出現安全漏洞被盜了錢,人們可以通過一些措施來阻止它并要求退款。而隱私問題,在于當個人隱私受到侵犯時,我們無法采取同樣的措施。隱私信息一旦被公開,就無法再次收回。因此,需要設計一種安全協議,在不泄露隱私的前提實現共享數據的價值。
通過MPC協議,各方數據可經由編碼后發送至多個服務器進行聯合計算,并保證數據的隱私性。簡而言之,MPC可以應用于任何涉及多方機密數據的問題。
為了說明這個概念,我們以計算平均工資來舉例。某公司的A、B、C三位員工想計算一下他們的平均工資,但在這個過程中,每個人都不想讓其他員工知道自己的薪資信息。
假設A的工資是10萬元,可通過加密方式將其隨機分為三部分:2萬、3萬和5萬,A自己保留一部分(2萬),并將其他信息提供給B(3萬)和C(4萬)。B和C的工資也按照同樣的流程完成秘密分享(見下表)。這樣的秘密分享完成后,每個人都持有三份工資份額。
當三個工資份額在參與者之間秘密共享時,他們對彼此的工資一無所知,畢竟每個數據片段本身不提供任何有用的信息。然而,當這些數字被加起來時,秘密共享提供了有價值的信息。每個部分結果經過重新集合相加再除以總人數時,便實現了在不披露員工各自薪資信息的情況下,得出平均收入水平。
實際上,安全多方計算已不再是數據科學家的夢想,而是一個被證明的事實。人們由此可對加密數據進行計算,從而更好地檢測金融欺詐,解決交通擁堵,預測疾病以及更多……
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