多方安全计算（Secure Multi-Party Computation，MPC）是一种将计算分布在多个参与方之间的密码学分支，允许参与者在不泄露各自隐私数据情况下，共同完成计算任务。在需要多方数据进行联合计算的场景中，允许多个参与方在不泄露各自数据的情况下，共同完成某项计算任务。它起源于1982年姚期智院士提出的姚氏百万富翁问题，即...
多方安全计算，简单来说，就是在不泄露各方数据的前提下，让多个参与方能够共同进行计算。举个例子，假设有两家公司，一家拥有大量的客户购买记录，另一家掌握着丰富的市场趋势分析模型。如果按照传统方式，要利用双方的数据进行更精准的市场预测，就需要将其中一方的数据共享给另一方，这无疑会带来数据泄露的风险。而...
多方安全计算是指在不泄露各方数据的前提下，实现多个参与方之间的数据协同计算。它的核心思想是通过密码学技术，将计算过程分解为多个子计算，每个子计算由不同的参与方进行，最终汇总得到计算结果，而在整个过程中，各方的数据始终保持加密状态，不会被泄露。例如，有三家公司A、B、C，它们分别拥有自己的客户数据。
理解多方安全计算，首先要弄清楚“多方”及“安全”的概念，多方是指实施一个行为必须由多个参与人共同完成，安全是指行为必须由用户本人实施，其余人没有办法代替他完成。通过该技术，用户可以安全事实某项行为，不必担心他人冒充、代替甚至跨越自己实施某个行为，实现用户一直追求的安全。二、多方安全计算及中心化的形象...
多方安全计算之SPDZ协议 引导SPDZ 协议[1][2]是一种用于安全多方计算(MPC)的协议,旨在使多个参与方在保密各自输入的前提下,协同计算一个公共函数的输出。该协议通过引入预处理阶段和在线计算阶段的分离,实现了在恶意模型下的高效计算。 SPDZ 协议主要包括两个阶段:预处理阶段(离线阶段):在此阶段,参与方共同生成随机...
目前安全多方计算主要有两条实施技术路线,包括通用安全多方计算和特定问题安全多方计算。前者可以解决各类计算问题,但是开销较大;后者针对特定问题设计专用协议,如隐私集合求交PSI(Private Set Intersection,PSI),隐私信息检索(Privacy Preserving Information Retrieval,PIR)等,计算效率较高,但是需要针对特定场景进行设计。 1...
多方安全计算作为一种新兴的技术手段,正逐渐崭露头角,为解决数据在不同参与方之间共享时的安全问题提供了有效的途径。 多方安全计算的基本概念 多方安全计算简单来说,就是在多个参与方之间进行数据处理和计算时,能够保证各方数据的保密性、完整性和可用性,同时又能让各方获得计算结果,而无需彼此泄露原始数据。想象...
多方安全计算(Secure Multi-Party Computation, MPC)是密码学的一个分支,在无可信第三方的情况下,仍可安全地按照公开的计算逻辑,进行数据协同计算,并输出结果。 即使参与各方输入的数据只有自己知道,仍可以通过加密算法,各自得到自己想要的计算结果,但无法推断出原始加密数据,从而保障了隐私安全。