隐私计算主流技术

Posted 西木风落

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了隐私计算主流技术相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

隐私计算目前主流的技术路线有三种:多方安全计算、联邦学习和TEE。

1. MPC多方安全计算

百万富翁问题:

两个富翁,分别为张三和李四,他们自己都清楚自己有几千万财产即他们心里清楚 1~10中的一个数(代表自己千万级的财富)。他们想知道到底谁的数更大一些。

1.1 MPC定义

多方安全计算(Secure Multi-party Computation, MPC),是指一组互相不信任的参与者在保护个人隐私的同时,还可以进行协同计算。MPC协议满足的基本性质是:

  • 输入隐私性:协议执行过程中的中间数据不会泄露双方原始数据相关信息。
  • 健壮性/正确性:协议执行过程中,参与方不会输出不正确的计算结果。

安全多方计算技术并不是一个单一的技术,它本身是由一些列技术组成的协议栈。

1.2 MPC原理

MPC需要确保输入数据的独立性、传递数据的准确性、计算过程的正确性,同时不能将个人的隐私数据泄露给其他参与者,主要通过以下四大技术来进行保障:

  1. 同态加密(Homomorphic Encryption,简称HE)

同态加密是一类具有特殊自然属性的加密方法, 可在密文域下进行数据运算的加密算法。 与一般加密算法相比, 同态加密除了能实现基

什么是隐私计算,它是怎样保护我们的隐私安全?

目录

隐私计算简单理解

一、隐私安全保护面临的挑战

二、隐私计算技术概念及技术路线

以上是关于隐私计算主流技术的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

差分隐私?联邦学习?安全多方计算?它们之间是什么关系?

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