Multi-Party Computation (MPC) é uma tecnologia que permite o processamento seguro de dados e compartilhamento entre várias partes, sem que nenhuma parte tenha acesso ao conjunto completo de dados.
Esse tipo de computação distribuída vem ganhando força nos últimos anos, pois sua utilidade inclui a execução segura de cálculos em informações de identificação pessoal (PII), sem que os participantes acessem os dados brutos. Para garantir que nenhum participante tenha acesso a todos os dados, os criptologistas desenvolveram vários protocolos que permitem que as partes dividam e compartilhem dados criptografados entre si.
O que é Computação Multipartidária?
Em sua essência, o MPC é uma tecnologia que permite que várias partes calculem dados sem que nenhuma parte tenha acesso aos dados brutos. Eles conseguiram isso dividindo os dados em pedaços e criptografando-os para que nenhum participante pudesse descriptografá-los por conta própria.
Um componente-chave do MPC é que ele permite a computação em dados criptografados, para que os participantes não possam ver no que as outras partes estão realizando cálculos ou quais resultados estão obtendo do processo.
História do MPC
A computação multipartidária (MPC) fez sucesso pela primeira vez na década de 1970, quando a lenda da criptografia chinesa Andrew Yao criou o Protocolo de Circuitos Garbled, que permitia que duas partes computassem dados sem revelar suas entradas. Seu Problema dos Milionários deu um exemplo simples de um sistema de dois partidos do MPC.
Em 1987, o protocolo GMW (Goldreich-Micali-Wigderson) nasceu, permitindo plataformas verdadeiramente multipartidárias e, em 2008, o MPC teve sua estreia no mundo real em um leilão dinamarquês de beterraba selada que preservou a privacidade de todos os licitantes envolvido. Isso marcou o início de uma nova maneira revolucionária de conduzir transações digitais seguras com vários participantes.
Como funciona a computação multipartidária?
O MPC usa técnicas de criptografia, como compartilhamento de segredos e criptografia homomórfica, para dividir e compartilhar dados criptografados entre várias partes. O compartilhamento de segredos envolve a divisão de uma informação em vários componentes, com cada parte recebendo apenas uma parte, o que significa que nenhum deles tem acesso aos dados completos. A criptografia homomórfica é usada para habilitar cálculos em dados criptografados, o que significa que eles não expõem informações confidenciais em formato de texto simples.
Um exemplo para ilustrar como funciona a computação multipartidária
Digamos que três empresas, A, B e C, desejam colaborar em um projeto, mas não confiam umas nas outras o suficiente para compartilhar seus dados confidenciais. Ao usar soluções de MPC, eles podem dividir com segurança os dados entre si e realizar cálculos neles, sem que nenhum deles tenha acesso às informações brutas.
Primeiro, A, B e C usarão algoritmos de compartilhamento secreto para dividir seus dados em vários componentes. Cada empresa criptografará essas peças usando algoritmos de criptografia homomórfica e as enviará para os outros dois participantes. Agora, todas as três partes criptografaram dados umas das outras, mas nenhuma delas pode descriptografá-los por conta própria e acessar o conjunto completo de informações.
Em seguida, A, B e C podem realizar cálculos nos dados criptografados sem precisar descriptografá-los. Isso significa que cada participante pode ver apenas suas próprias contribuições, enquanto ainda pode colaborar no projeto. Por fim, como nenhum desses participantes tem acesso aos dados brutos uns dos outros, eles podem ter certeza de que suas próprias informações estão seguras.
Por que o MPC é chamado de computação de preservação de privacidade?
Os dados são uma ferramenta insubstituível no mundo de hoje, com muitos dos avanços mais revolucionários e progressivos do mundo diretamente rastreáveis a eles. Mas o compartilhamento de dados muitas vezes vem com riscos incalculáveis de violações de privacidade ou até mesmo perda de controle.
Multi-Party Computation (MPC) oferece uma solução criativa para este problema, ajudando a criar uma nova atmosfera online onde as partes podem acessar certos tipos de dados sem comprometer a segurança das informações de outras pessoas ou suas próprias.
O MPC usa algoritmos seguros que não expõem nenhum dado, exceto os resultados, o que significa que as partes podem tomar decisões importantes sem revelar detalhes pessoais ou violar os direitos de privacidade de outras pessoas. Essa tecnologia pode revolucionar a segurança de dados como a conhecemos e abrir caminho para um futuro seguro repleto de oportunidades decorrentes do compartilhamento de informações úteis.
Benefícios das soluções de computação multipartidárias
As soluções de MPC oferecem uma ampla gama de benefícios, incluindo:
• Maior segurança – Ao dividir pedaços de dados criptografados e não expor nenhum dado bruto em nenhum ponto, o MPC garante que nenhuma parte individual possa acessar todas as informações. Isso o torna uma solução ideal para processar informações altamente confidenciais, como PII ou registros médicos.
• Privacidade aprimorada – Como cada participante recebe apenas parte do conjunto geral de dados e nenhuma das partes tem acesso a todas as informações, o MPC também ajuda a melhorar a privacidade, impedindo que qualquer uma das partes crie perfis individuais.
• Velocidade e escalabilidade aprimoradas – as soluções MPC podem executar cálculos em paralelo, o que significa que podem processar grandes quantidades de dados rapidamente. Isso é especialmente benéfico para tarefas como aprendizado de máquina, que exigem muito poder computacional para serem executadas.
Desvantagens das soluções de computação multipartidárias
As principais desvantagens das soluções de MPC incluem:
• Custos mais altos – Implementar e executar uma solução de MPC requer mais recursos do que as técnicas de computação tradicionais. Isso inclui a compra de hardware, software e outras ferramentas necessárias para a configuração.
• Complexidade – A configuração de um sistema MPC pode ser complexa devido às técnicas adicionais de criptografia necessárias. Isso também pode dificultar a solução de problemas e a depuração, pois todos os problemas precisam ser resolvidos por várias partes.
• Velocidades lentas – Como as soluções de MPC executam cálculos em dados criptografados, elas geralmente podem ser executadas mais lentamente do que os processos de computação tradicionais. Isso significa que tarefas que exigem grandes quantidades de poder computacional podem levar mais tempo para serem concluídas.
Aplicações MPC no mundo real
Teste genético
Os geneticistas usam o MPC para analisar dados genéticos. Em vez de enviar sequências brutas de DNA pela Internet, cada parte criptografa seus próprios dados e os envia para um servidor terceirizado onde o MPC pode comparar, analisar e interpretar os resultados sem que todas as partes revelem suas informações individuais.
Transações financeiras
Você pode usar o MPC para proteger transações financeiras. Você pode conseguir isso dividindo os dados em várias partes e processando-os em um ambiente seguro de MPC, garantindo que nenhuma parte tenha acesso a todas as informações. Isso o torna ideal para soluções de pagamento digital, como trocas de criptomoedas, onde a privacidade é de extrema importância.
Pesquisa médica
Você pode usar soluções de MPC para compartilhar e analisar grandes quantidades de dados médicos. Ao criptografar os dados antes de enviá-los, cada parte pode acessar determinadas informações sem comprometer a privacidade ou a segurança de outras pessoas. Isso torna o MPC uma solução ideal para ensaios clínicos e outros projetos de pesquisa envolvendo dados confidenciais de pacientes.
Limite de assinatura em blockchains
O MPC pode proteger assinaturas digitais em vários blockchain projetos. Eles conseguiram isso dividindo a assinatura entre vários participantes, fazendo com que nenhuma das partes tivesse acesso à assinatura inteira. Isso garante que as assinaturas digitais permaneçam seguras e invioláveis, mesmo que uma das partes seja comprometida.
Alternativas seguras ao MPC
Métodos criptográficos
Os métodos criptográficos são parte integrante da segurança do computador que nos permite armazenar e transmitir dados confidenciais com segurança. Dois dos principais métodos criptográficos usados para esse fim são a criptografia homomórfica e as provas de conhecimento zero.
A criptografia homomórfica usa fórmulas matemáticas para permitir a computação de dados criptografados sem descriptografá-los primeiro, facilitando o compartilhamento de dados com segurança sem comprometer a privacidade.
As provas de conhecimento zero fornecem técnicas matemáticas para verificar a veracidade das informações sem revelar seus detalhes, tornando-as extremamente úteis quando se trata de informações confidenciais.
Outra técnica usada na criptografia é a privacidade diferencial, que adiciona uma quantidade controlada de aleatoriedade aos dados coletados, impedindo que pessoas mal-intencionadas obtenham detalhes pessoais dos usuários. Essencialmente, os métodos criptográficos nos oferecem mais controle sobre nossos dados, fornecendo uma camada maior de segurança e proteção contra violações de dados.
Métodos baseados em AI/ML
Os métodos baseados em IA/ML estão ajudando a impulsionar a próxima geração de iniciativas voltadas para a privacidade. Duas técnicas principais que estão permitindo essa mudança são os dados sintéticos e o aprendizado federado.
Dados sintéticos são uma forma de inteligência artificial que cria pontos de dados que replicam a distribuição de características relevantes sem realmente usar informações reais.
O aprendizado federado é uma forma de técnica de aprendizado de máquina distribuído em que os analistas treinam modelos em vários conjuntos de dados simultaneamente, sem o risco de comprometer qualquer informação confidencial ou sensível armazenada neles.
Juntos, esses dois métodos permitem melhor precisão e proteções de privacidade de dados mais fortes do início ao fim, permitindo-nos tomar decisões mais inteligentes com maior segurança.
Conclusão
O MPC é uma tecnologia cada vez mais popular que permite o processamento seguro de dados entre várias partes, sem que nenhuma parte tenha acesso ao conjunto completo de dados. Ele usa técnicas criptográficas, como compartilhamento de segredos e criptografia homomórfica, para dividir e criptografar partes dos dados, garantindo que nenhum dos participantes possa acessar os dados brutos ou criar o perfil de qualquer indivíduo a partir deles.
Com seus muitos benefícios, incluindo maior segurança, maior privacidade e maior velocidade e escalabilidade, as soluções MPC oferecem uma solução poderosa para as organizações processarem dados confidenciais com segurança e eficiência.
Fonte: https://www.cryptopolitan.com/multi-party-computation-mpc-solutions/