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        前沿技術

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        解說安全多方計算

        什么是安全多方計算

         

        安全多方計算(Secure Muti-party Computation,簡稱MPC、SMC或SMPC)是密碼學研究的一個重要方向,從該問題的提出開始就一直受到國內外密碼界的關注,并成為研究的熱點。SMC可以簡單理解為:兩方或者多方分別擁有各自的私有數據,在不泄漏各自私有數據的情況下,各方協同計算,計算出關于各方私有數據的某一目標函數的結果。整個計算完成時,彼此各方均不知其他方的私有數據。

         

        SMC主要有哪些技術

         

        安全多方計算不是單一的技術,它包括秘密分享、不經意傳輸、混淆電路、同態加密等多種技術。

         

         

         

        秘密分享技術可以構造安全多方計算協議,在計算時,各參與方將自己的輸入數據秘密分割成數據分片并分發到各參與方,各參與方用自己收到的數據分片進行計算和交互,實現安全多方計算。

         

        秘密分享的一個經典方案是Shamir提出的閾值秘密分享方案,其特點是秘密數據的恢復并不需要全部數據分片,只需要部分數據分片即可。例如,我們可將一個秘密數據s分割成5份秘密分量,由5個不同人員保管,而其中任意3個人就可以恢復出秘密數據s。事實上,我們可以選取兩個隨機數a1、a2,構造一個二次多項式f(x)=s+a1x+a2x2,計算f(1)、f(2)、f(3)、f(4)、f(5),并將它們作為秘密分量分別交由5個不同人員保管,需要恢復秘密數據s時,f(1)、f(2)、…、f(5)中任意至少3個組合在一起,通過求解方程組即可得到秘密數據s,而少于3個則無法得到秘密數據s。

         

        不經意傳輸(Oblivious Transfer,OT,也稱茫然傳輸)是一種保證通信雙方隱私安全的通信協議,由通信雙方即消息發送方和消息接收方參與。發送方將n個消息加密后發送給接收方,接收方只能解密其中k個加密消息,發送方無法確定接收方得到的消息是其中哪k個,這就是n選k不經意傳輸。OT實現技術有基于RSA的不經意傳輸協議,基于ECC的不經意傳輸協議,基于IBC的不經意傳輸協議等。例如,發送方A擁有3個秘密消息m1,m2,m3,接收方B欲選擇接收消息m2,以下是一種基于RSA的3選1不經意傳輸方法:

         

        C:\Users\XUEJIN~1.WAN\AppData\Local\Temp\1620443331(1).png

         

        一種3選1不經意傳輸流程

         

        B由于不知A的私鑰無法得到消息m1、m3,同時,A由于不知道B所選擇的隨機數也無法知道B選取的是哪個消息。

         

        一個安全的不經意傳輸協議需具備正確性、隱私性、抗冒名攻擊、抗重放攻擊、抗中間人攻擊等性質。

         

        混淆電路(Garbled Circuit ,GC)是指一參與方將安全多方計算協議的計算邏輯編譯成布爾電路,然后將布爾電路加密并打亂順序完成混淆操作,之后,該參與方將加密電路以及與其輸入相關的標簽發送給另一參與方。另一方(作為接收方)通過不經意傳輸(OT)按照其輸入選取標簽,并在此基礎上對混淆電路進行解密獲取計算結果?;煜娐房梢越鉀Q通用的安全多方計算問題,但是效率和性能有待進一步提升和優化,以更好地滿足實際應用的需求。

         

        同態加密(Homomorphic Encryption,HE)是一種特殊加密算法。利用同態加密算法,對明文進行某種計算再進行同態加密,等價于對明文進行同態加密再進行相應計算?;谕瑧B加密的這種特性,可以實現安全多方計算。首先,用戶方對自己的私密數據進行同態加密后提供給計算方,然后計算方對經過同態加密的密數據進行相應的計算。結果獲取方最后將加密數據的計算結果進行同態解密,就得到了原始的基于私密數據的相應計算。同態加密解密的特性也保證了計算結果的正確性和數據的隱私性。

         

        SMC有哪些場景應用

         

        SMC的應用是多方面的,SMC是解決云計算安全的關鍵技術之一。首先,可用于解決計算的安全性問題。例如,多方私密數據的計算(如資產價值求和),SMC可在不透露自己私密數據的情況下得出計算結果。SMC還可以進行私密數據的排序、比較大小等。

         

        此外,SMC還應用于數據安全查詢、聯合數據分析、隱私求交、選舉投票等方面。數據安全查詢問題是安全多方計算的重要應用領域。使用安全多方計算技術,能保證數據查詢方僅得到查詢結果,但對數據庫其他記錄信息不可知。同時,擁有數據庫的一方,不知道用戶具體的查詢請求。

         

        聯合數據分析中的隱私和安全性問題倍受關注。將安全多方計算技術引入傳統的數據分析領域,能夠解決安全性問題,其主要目的是改進已有的數據分析算法,通過多方數據源協同分析計算,使得敏感數據不被泄露。

         

        隱私求交(Private Set Intersection ,PSI)屬于安全多方計算領域的特定應用問題,具有重要的理論意義和很強的應用價值,PSI在近年來得到了極大的發展。PSI允許持有各自集合的兩方來共同計算兩個集合的交集,同時彼此不透露各自的完整集合。比如,當集合是用戶的通訊錄(聯系人)時,通過PSI,得到兩個用戶的共同的聯系人,但同時不彼此透露非共有的聯系人。

         

        基于SMC設計的選舉投票方案,統計方可以在不知道投票者投票內容的前提下,對投票結果進行統計,既保證了投票者的隱私安全,又能夠保證投票結果的公證。

         

        海泰方圓愿與業界同仁一道,賦能共贏,推動安全多方計算在數據安全治理中發揮更大的價值。

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