Multi-Party Computation (MPC) ist eine Technologie, die eine sichere Datenverarbeitung und -freigabe zwischen mehreren Parteien ermöglicht, ohne dass eine einzelne Partei Zugriff auf den vollständigen Datensatz hat.
Diese Art des verteilten Rechnens hat in den letzten Jahren an Zugkraft gewonnen, da sein Nutzen die sichere Durchführung von Berechnungen mit personenbezogenen Daten (PII) umfasst, ohne dass die Teilnehmer auf die Rohdaten zugreifen. Um sicherzustellen, dass kein einzelner Teilnehmer Zugriff auf alle Daten hat, haben Kryptologen verschiedene Protokolle entwickelt, die es den Parteien ermöglichen, verschlüsselte Datenteile aufzuteilen und untereinander auszutauschen.
Was ist Mehrparteienberechnung?
Im Kern ist MPC eine Technologie, die es mehreren Parteien ermöglicht, Daten zu berechnen, ohne dass eine einzelne Partei Zugriff auf die Rohdaten hat. Sie erreichten dies, indem sie die Daten in Stücke zerlegten und verschlüsselten, sodass kein Teilnehmer sie alleine entschlüsseln kann.
Eine Schlüsselkomponente von MPC ist, dass es die Berechnung verschlüsselter Daten ermöglicht, sodass die Teilnehmer nicht sehen können, woran die anderen Parteien Berechnungen durchführen oder welche Ergebnisse sie aus dem Prozess ziehen.
Geschichte des MPC
Multi-Party Computation (MPC) sorgte erstmals in den 1970er Jahren für Aufsehen, als die chinesische Kryptografie-Legende Andrew Yao das Garbled Circuits Protocol entwickelte, das es zwei Parteien ermöglichte, Daten zu berechnen, ohne ihre Eingaben preiszugeben. Sein Millionärsproblem gab ein einfaches Beispiel für ein MPC-Zweiparteiensystem.
1987 wurde das GMW-Protokoll (Goldreich-Micali-Wigderson) geboren, das echte Mehrparteienplattformen ermöglichte, und 2008 hatte MPC sein reales Debüt bei einer dänischen Zuckerrüben-Seal-Bid-Auktion, bei der die Privatsphäre aller Bieter gewahrt wurde beteiligt. Dies markierte den Beginn einer revolutionären neuen Art, sichere digitale Transaktionen mit mehreren Teilnehmern durchzuführen.
Wie funktioniert die Multi-Party-Berechnung?
MPC verwendet Kryptographietechniken wie Secret Sharing und homomorphe Verschlüsselung, um verschlüsselte Datenstücke aufzuteilen und zwischen mehreren Parteien zu teilen. Beim Secret Sharing wird eine Information in mehrere Komponenten aufgeteilt, wobei jede Partei nur eine erhält, was bedeutet, dass keine von ihnen Zugriff auf die vollständigen Daten hat. Homomorphe Verschlüsselung wird verwendet, um Berechnungen mit verschlüsselten Daten zu ermöglichen, was bedeutet, dass sie keine sensiblen Informationen in Klartextform offenlegen.
Ein Beispiel zur Veranschaulichung, wie Multi-Party-Berechnung funktioniert
Nehmen wir an, drei Unternehmen, A, B und C, möchten an einem Projekt zusammenarbeiten, vertrauen sich aber nicht genug, um ihre sensiblen Daten zu teilen. Durch die Verwendung von MPC-Lösungen können sie die Daten sicher untereinander aufteilen und Berechnungen durchführen, ohne dass einer von ihnen Zugriff auf die Rohinformationen hat.
Zunächst werden A, B und C geheime Freigabealgorithmen verwenden, um ihre Daten in mehrere Komponenten aufzuteilen. Jedes Unternehmen verschlüsselt diese Teile dann mit homomorphen Verschlüsselungsalgorithmen und sendet sie an die beiden anderen Teilnehmer. Jetzt haben alle drei Parteien Daten voneinander verschlüsselt, aber keiner von ihnen kann sie selbst entschlüsseln und auf den vollständigen Satz an Informationen zugreifen.
Als nächstes können A, B und C Berechnungen an den verschlüsselten Daten durchführen, ohne sie jemals entschlüsseln zu müssen. Das bedeutet, dass jeder Teilnehmer nur seine eigenen Beiträge sehen kann, aber trotzdem am Projekt mitarbeiten kann. Da schließlich keiner dieser Teilnehmer Zugriff auf die Rohdaten des anderen hat, können sie sicher sein, dass ihre eigenen Informationen sicher sind.
Warum wird MPC als datenschutzbewahrende Berechnung bezeichnet?
Daten sind in der heutigen Welt ein unersetzliches Werkzeug, auf das sich viele der revolutionärsten und fortschrittlichsten Fortschritte der Welt direkt zurückführen lassen. Aber allzu oft birgt die gemeinsame Nutzung von Daten unkalkulierbare Risiken von Datenschutzverletzungen oder sogar Kontrollverlust.
Multi-Party Computation (MPC) bietet eine kreative Lösung für dieses Problem und trägt dazu bei, eine neue Online-Atmosphäre zu schaffen, in der Parteien auf bestimmte Arten von Daten zugreifen können, ohne die Sicherheit der Informationen anderer oder ihrer eigenen zu gefährden.
MPC verwendet sichere Algorithmen, die außer den Ergebnissen keine Daten preisgeben, was bedeutet, dass Parteien wichtige Entscheidungen treffen können, ohne persönliche Daten preiszugeben oder die Datenschutzrechte anderer zu verletzen. Diese Technologie könnte die Datensicherheit, wie wir sie kennen, revolutionieren und den Weg für eine sichere Zukunft voller Möglichkeiten ebnen, die sich aus dem hilfreichen Informationsaustausch ergeben.
Vorteile von Multi-Party-Computing-Lösungen
MPC-Lösungen bieten eine Vielzahl von Vorteilen, darunter:
• Erhöhte Sicherheit – Durch die Aufteilung verschlüsselter Daten und die Nichtoffenlegung von Rohdaten stellt MPC sicher, dass keine einzelne Partei auf alle Informationen zugreifen kann. Dies macht es zu einer idealen Lösung für die Verarbeitung hochsensibler Informationen wie PII oder Krankenakten.
• Verbesserte Privatsphäre – Da jeder Teilnehmer nur einen Teil des gesamten Datensatzes erhält und keine einzelne Partei Zugriff auf alle Informationen hat, trägt MPC auch zur Verbesserung der Privatsphäre bei, indem verhindert wird, dass eine Partei Profile von Personen erstellt.
• Verbesserte Geschwindigkeit und Skalierbarkeit – MPC-Lösungen können Berechnungen parallel ausführen, was bedeutet, dass sie in der Lage sind, große Datenmengen schnell zu verarbeiten. Dies ist besonders vorteilhaft für Aufgaben wie maschinelles Lernen, für deren Ausführung viel Rechenleistung erforderlich ist.
Nachteile von Mehrparteien-Berechnungslösungen
Zu den Hauptnachteilen von MPC-Lösungen gehören:
• Höhere Kosten – Die Implementierung und Ausführung einer MPC-Lösung erfordert mehr Ressourcen als herkömmliche Computertechniken. Dazu gehört auch der Kauf der Hardware, Software und anderer Tools, die für die Einrichtung benötigt werden.
• Komplexität – Die Einrichtung eines MPC-Systems kann aufgrund der erforderlichen zusätzlichen Kryptografietechniken komplex sein. Dies kann auch die Fehlerbehebung und das Debugging erschweren, da alle Probleme von mehreren Parteien angegangen werden müssen.
• Langsame Geschwindigkeiten – Da MPC-Lösungen Berechnungen auf verschlüsselten Daten ausführen, können sie oft langsamer als herkömmliche Rechenprozesse laufen. Das bedeutet, dass Aufgaben, die viel Rechenleistung erfordern, länger dauern können.
MPC-Anwendungen in der realen Welt
Gentests
Genetiker verwenden MPC, um genetische Daten zu analysieren. Anstatt DNA-Rohsequenzen über das Internet zu senden, verschlüsselt jede Partei ihre eigenen Daten und sendet sie an einen Server eines Drittanbieters, wo MPC die Ergebnisse vergleichen, analysieren und interpretieren kann, ohne dass alle Parteien ihre individuellen Informationen preisgeben müssen.
Finanztransaktionen
Sie können MPC verwenden, um Finanztransaktionen zu sichern. Sie können dies erreichen, indem Sie die Daten in mehrere Teile aufteilen und in einer sicheren MPC-Umgebung verarbeiten, um sicherzustellen, dass keine einzelne Partei Zugriff auf alle Informationen hat. Dies macht es ideal für digitale Zahlungslösungen wie Kryptowährungsbörsen, bei denen der Datenschutz von größter Bedeutung ist.
Medizinische Forschung
Mit MPC-Lösungen können Sie große Mengen medizinischer Daten teilen und analysieren. Durch die Verschlüsselung der Daten vor dem Senden kann jede Partei auf bestimmte Informationen zugreifen, ohne die Privatsphäre oder Sicherheit einer anderen Person zu gefährden. Dies macht MPC zu einer idealen Lösung für klinische Studien und andere Forschungsprojekte mit sensiblen Patientendaten.
Schwellensignierung in Blockchains
MPC kann digitale Signaturen auf verschiedene Weise schützen Blockchain Projekte. Sie haben dies erreicht, indem sie die Signatur auf mehrere Teilnehmer aufgeteilt haben, sodass keine einzelne Partei Zugriff auf die gesamte Signatur hat. Dadurch wird sichergestellt, dass digitale Signaturen sicher und manipulationssicher bleiben, selbst wenn eine Partei kompromittiert wird.
Sichere Alternativen zu MPC
Kryptographische Methoden
Kryptografische Verfahren sind ein wesentlicher Bestandteil der Computersicherheit, die es uns ermöglichen, sensible Daten sicher zu speichern und zu übertragen. Zwei der wichtigsten kryptografischen Verfahren, die für diesen Zweck verwendet werden, sind die homomorphe Verschlüsselung und Zero-Knowledge-Proofs.
Die homomorphe Verschlüsselung verwendet mathematische Formeln, um die Berechnung verschlüsselter Daten zu ermöglichen, ohne sie vorher zu entschlüsseln, wodurch es einfacher wird, Daten sicher zu teilen, ohne die Privatsphäre zu gefährden.
Zero-Knowledge-Proofs bieten mathematische Techniken, um die Wahrheit über Informationen zu überprüfen, ohne Details preiszugeben, was sie beim Umgang mit vertraulichen Informationen äußerst nützlich macht.
Eine weitere Technik, die in der Kryptografie verwendet wird, ist die differenzielle Privatsphäre, die den gesammelten Daten eine kontrollierte Menge an Zufälligkeit hinzufügt, um zu verhindern, dass böswillige Parteien die persönlichen Daten der Benutzer erhalten. Im Wesentlichen bieten uns kryptografische Methoden mehr Kontrolle über unsere Daten, indem sie eine erhöhte Sicherheitsebene und Schutz vor Datenschutzverletzungen bieten.
KI/ML-gestützte Methoden
KI/ML-gestützte Methoden tragen dazu bei, die nächste Generation von datenschutzorientierten Initiativen voranzutreiben. Zwei Schlüsseltechniken, die diesen Wandel ermöglichen, sind synthetische Daten und föderiertes Lernen.
Synthetische Daten sind eine Form der künstlichen Intelligenz, die Datenpunkte erstellt, die die Verteilung relevanter Merkmale replizieren, ohne tatsächliche Informationen zu verwenden.
Föderiertes Lernen ist eine Form des verteilten maschinellen Lernens, bei dem Analysten Modelle gleichzeitig über mehrere Datensätze hinweg trainieren, ohne das Risiko einzugehen, darin gespeicherte vertrauliche oder sensible Informationen zu gefährden.
Zusammen ermöglichen diese beiden Methoden sowohl eine bessere Genauigkeit als auch einen stärkeren Datenschutz von Anfang bis Ende, sodass wir klügere Entscheidungen mit größerer Sicherheit treffen können.
Zusammenfassung
MPC ist eine zunehmend beliebte Technologie, die eine sichere Datenverarbeitung zwischen mehreren Parteien ermöglicht, ohne dass eine einzelne Partei Zugriff auf den vollständigen Datensatz hat. Es verwendet kryptografische Techniken wie Secret Sharing und homomorphe Verschlüsselung, um Datenteile aufzuteilen und zu verschlüsseln, um sicherzustellen, dass keiner der Teilnehmer auf die Rohdaten zugreifen oder ein Profil einer Person daraus erstellen kann.
Mit ihren vielen Vorteilen, einschließlich erhöhter Sicherheit, verbesserter Privatsphäre und verbesserter Geschwindigkeit und Skalierbarkeit, bieten MPC-Lösungen eine leistungsstarke Lösung für Unternehmen, um sensible Daten sicher und effizient zu verarbeiten.
Quelle: https://www.cryptopolitan.com/multi-party-computation-mpc-solutions/