隐私保护计算-----安全多方计算(I)

谢翔博士 · 2018-08-03 16:00

背景:

在过去几个世纪,石油被认为是最具价值的有形资产之一。而在数字时代, 数据这种新型商品正在崛起以取代石油的地位。数据有自己的独特性。石油总量是固定的, 但数据总量的增长却难以衡量。

每个人、每台智能终端都在不断地产生数据。但数据的真正价值不在于数据量的多少, 而是如何使数据充分发挥作用。世界上的科技巨头无法只靠在数据库中存储数据盈利,流动起来的数据才有价值。

然而, 由于数据隐私保护难题的存在,数据的充分流动仍面临重重阻碍。人们不愿分享自己的个人信息给其他各方以供商业使用, 更不用说企业间核心数据的交换了。

那为什么传统的加密手段不足以保护数据隐私呢?

数据的流动涉及多源数据的 “计算”, 多源数据“计算”才能使数据利用最大化, 进而实现数据价值。但是传统的加密只着重于数据“传输隐私”, 拿到加密数据后必须在某个地方解密才能进行 “计算”。尽管可信执行环境 (TEE) 技术, 可以提供一个保护解密后数据的"黑盒子" 来计算数据,但实际上又带来了另一个风险: 如何保护“黑盒子”。

解决方案:

在密码学的观点上, 要彻底解决上述问题,需要使用隐私保护计算领域中一系列算法和协议。其中,两个主要的解决方案是同态加密和安全多方计算(MPC),这也是这个系列文章的主题。

安全多方计算 (MPC) 由姚期智在1982年提出。它主要探讨的是,n个参与方必须各自输入信息去计算一个约定的函数。除了计算的正确性,他们还必须保障每个参与方输入数据的隐私。具体来说, 现在有 n个参与方,每个参与方i都知晓自己录入的xi, 他们来共同计算一个预先商定的函数 f (x1,..., xn) = y。如此一来,所有的参与方都能获得最终的y值,但无法获知其他参与方输入的具体数据。

如下图所示,PlatON提供了一个基于 MPC 协议的端到端隐私保护计算框架。用户可以发布和部署与应用程序相关、涉及到多源数据输入的元智能合约。元智能合约由两个主要部分组成。一部分是应用程序本身, 另一部分则提供了辅助信息, 如MPC协议参数、数据源发现参数等。MPC协议是在链下运行的, 这样可以减少那些计算资源有限节点的负担, 提高了链上进行共识的总体性能。



PlatON中的链上与链下计算之间的 “桥梁”被称作为计算通道。计算通道提供了一个激励机制,让拥有合格数据的各个数据源参与计算,并将计算结果安全地上传到链上。

在下一篇文章中,我们将会详细探讨MPC协议。
                    

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