تعد الحوسبة متعددة الأطراف (MPC) تقنية تتيح معالجة البيانات ومشاركتها بشكل آمن بين أطراف متعددة مع عدم وجود طرف واحد لديه حق الوصول إلى المجموعة الكاملة من البيانات.
اكتسب هذا النوع من الحوسبة الموزعة زخمًا في السنوات الأخيرة ، حيث تتضمن فائدته إجراء عمليات حسابية بأمان على معلومات التعريف الشخصية (PII) ، دون وصول المشاركين إلى البيانات الأولية. لضمان عدم وصول أي مشارك واحد إلى جميع البيانات ، طور علماء التشفير بروتوكولات مختلفة تمكن الأطراف من تقسيم ومشاركة الأجزاء المشفرة من البيانات فيما بينهم.
ما هو الحساب متعدد الأطراف؟
في جوهرها ، تعد MPC تقنية تسمح لعدة أطراف بحساب البيانات مع عدم وجود طرف واحد لديه حق الوصول إلى البيانات الأولية. لقد أنجزوا ذلك عن طريق تقسيم البيانات إلى أجزاء وتشفيرها حتى لا يتمكن أي مشارك من فك تشفيرها بمفرده.
يتمثل أحد المكونات الرئيسية لـ MPC في أنه يسمح بالحساب على البيانات المشفرة ، لذلك لا يمكن للمشاركين رؤية ما تقوم الأطراف الأخرى بإجراء الحسابات عليه أو النتائج التي يخرجونها من العملية.
تاريخ MPC
أحدثت عملية الحساب متعدد الأطراف (MPC) البداية في سبعينيات القرن الماضي ، عندما أنشأ أسطورة التشفير الصيني أندرو ياو بروتوكول Garbled Circuits ، والذي سمح لطرفين بحساب البيانات دون الكشف عن مدخلاتهما. أعطت مشكلة مليونيراته مثالاً بسيطًا على نظام الحزبين في لجنة السياسة النقدية.
في عام 1987 ، وُلد بروتوكول GMW (Goldreich – Micali-Wigderson) ، مما سمح لمنصات متعددة الأطراف حقًا ، وفي عام 2008 ، ظهرت MPC لأول مرة في العالم الحقيقي في مزاد مختوم بنجر السكر الدنماركي الذي حافظ على خصوصية جميع مقدمي العروض متضمن. كان هذا بمثابة بداية لطريقة ثورية جديدة لإجراء معاملات رقمية آمنة مع العديد من المشاركين.
كيف يعمل الحساب متعدد الأطراف؟
تستخدم MPC تقنيات التشفير مثل المشاركة السرية والتشفير المتماثل من أجل تقسيم ومشاركة القطع المشفرة من البيانات بين أطراف متعددة. تتضمن المشاركة السرية تقسيم جزء من المعلومات إلى عدة مكونات ، حيث يتلقى كل طرف قطعة واحدة فقط ، مما يعني أنه لا يمكن لأي منهم الوصول إلى البيانات الكاملة. يستخدم التشفير متماثل الشكل لتمكين العمليات الحسابية على البيانات المشفرة ، مما يعني أنها لا تعرض المعلومات الحساسة في شكل نص عادي.
مثال لتوضيح كيفية عمل الحساب متعدد الأطراف
لنفترض أن ثلاث شركات ، A و B و C ، تريد التعاون في مشروع ولكن لا تثق ببعضها البعض بما يكفي لمشاركة بياناتها الحساسة. باستخدام حلول MPC ، يمكنهم تقسيم البيانات بأمان فيما بينهم وإجراء عمليات حسابية عليها ، مع عدم تمكن أي منهم من الوصول إلى المعلومات الأولية.
أولاً ، سيستخدم A و B و C خوارزميات المشاركة السرية لتقسيم بياناتهم إلى عدة مكونات. ستقوم كل شركة بعد ذلك بتشفير هذه القطع باستخدام خوارزميات تشفير متماثلة الشكل وإرسالها إلى المشاركين الآخرين. الآن ، قامت الأطراف الثلاثة بتشفير أجزاء من البيانات من بعضها البعض ، ولكن لا يمكن لأي منهم فك تشفيرها بمفرده والوصول إلى مجموعة المعلومات الكاملة.
بعد ذلك ، يمكن لـ A و B و C إجراء عمليات حسابية على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك تشفيرها. هذا يعني أن كل مشارك يمكنه فقط رؤية مساهماته الخاصة ، بينما يظل قادرًا على التعاون في المشروع. أخيرًا ، نظرًا لعدم تمكن أي من هؤلاء المشاركين من الوصول إلى البيانات الأولية لبعضهم البعض ، فيمكنهم التأكد من أن معلوماتهم الخاصة آمنة.
لماذا يسمى MPC بحساب الحفاظ على الخصوصية؟
البيانات هي أداة لا يمكن الاستغناء عنها في عالم اليوم ، حيث يمكن تتبع العديد من التطورات الثورية والتقدمية في العالم مباشرة إليها. لكن غالبًا ما تأتي مشاركة البيانات مصحوبة بمخاطر لا تُحصى تتعلق بانتهاكات الخصوصية أو حتى فقدان السيطرة.
يقدم الحساب متعدد الأطراف (MPC) حلاً مبتكرًا لهذه المشكلة ، مما يساعد على خلق جو جديد عبر الإنترنت حيث يمكن للأطراف الوصول إلى أنواع معينة من البيانات دون المساس بسلامة معلومات الأشخاص الآخرين أو معلوماتهم الخاصة.
تستخدم MPC خوارزميات آمنة لا تكشف عن أي بيانات باستثناء النتائج ، مما يعني أنه يمكن للأطراف اتخاذ قرارات مهمة دون الكشف عن التفاصيل الشخصية أو انتهاك حقوق خصوصية الآخرين. يمكن أن تحدث هذه التقنية ثورة في أمن البيانات كما نعرفها وتمهد الطريق لمستقبل آمن مليء بالفرص الناشئة عن مشاركة المعلومات المفيدة.
فوائد حلول الحساب متعدد الأطراف
تقدم حلول MPC مجموعة واسعة من الفوائد ، بما في ذلك:
• زيادة الأمان - عن طريق تقسيم أجزاء البيانات المشفرة وعدم كشف أي بيانات أولية في أي وقت ، تضمن MPC عدم تمكن أي طرف بمفرده من الوصول إلى جميع المعلومات. وهذا يجعله حلاً مثاليًا لمعالجة المعلومات شديدة الحساسية ، مثل معلومات تحديد الهوية الشخصية أو السجلات الطبية.
• خصوصية محسّنة - نظرًا لأن كل مشارك يتلقى فقط جزءًا من مجموعة البيانات الإجمالية ولا يوجد طرف واحد لديه حق الوصول إلى جميع المعلومات ، تساعد MPC أيضًا على تحسين الخصوصية عن طريق منع أي طرف من تحديد سمات الأفراد.
• السرعة المحسنة وقابلية التوسع - يمكن لحلول MPC تشغيل عمليات حسابية بالتوازي ، مما يعني أنها قادرة على معالجة كميات كبيرة من البيانات بسرعة. هذا مفيد بشكل خاص لمهام مثل التعلم الآلي ، والتي تتطلب الكثير من القوة الحسابية لأداءها.
عيوب حلول الحساب متعدد الأطراف
تشمل العيوب الرئيسية لحلول MPC ما يلي:
• تكاليف أعلى - يتطلب تنفيذ وتشغيل حل MPC موارد أكثر من تقنيات الحوسبة التقليدية. يتضمن ذلك الحاجة إلى شراء الأجهزة والبرامج والأدوات الأخرى اللازمة للإعداد.
• التعقيد - يمكن أن يكون إنشاء نظام MPC معقدًا بسبب تقنيات التشفير الإضافية المطلوبة. يمكن أن يؤدي ذلك أيضًا إلى صعوبة استكشاف الأخطاء وإصلاحها وتصحيحها ، حيث يجب معالجة أي مشكلات عبر أطراف متعددة.
• سرعات بطيئة - نظرًا لأن حلول MPC تقوم بتشغيل عمليات حسابية على بيانات مشفرة ، فإنها غالبًا ما تعمل بشكل أبطأ من عمليات الحوسبة التقليدية. هذا يعني أن المهام التي تتطلب كميات كبيرة من القدرة الحسابية قد تستغرق وقتًا أطول لإكمالها.
تطبيقات MPC في العالم الحقيقي
الاختبارات الجينية
يستخدم علماء الوراثة MPC لتحليل البيانات الجينية. بدلاً من إرسال تسلسلات الحمض النووي الخام عبر الإنترنت ، يقوم كل طرف بتشفير بياناته الخاصة وإرسالها إلى خادم جهة خارجية حيث يمكن لـ MPC مقارنة النتائج وتحليلها وتفسيرها دون أن تكشف جميع الأطراف عن معلوماتها الفردية.
المعاملات المالية
يمكنك استخدام MPC لتأمين المعاملات المالية. يمكنك تحقيق ذلك عن طريق تقسيم البيانات إلى أجزاء متعددة ومعالجتها في بيئة MPC آمنة ، مما يضمن عدم وصول أي طرف إلى جميع المعلومات. هذا يجعلها مثالية لحلول الدفع الرقمية مثل تبادل العملات المشفرة ، حيث تكون الخصوصية ذات أهمية قصوى.
الأبحاث الطبية
يمكنك استخدام حلول MPC لمشاركة كميات كبيرة من البيانات الطبية وتحليلها. من خلال تشفير البيانات قبل إرسالها ، يمكن لكل طرف الوصول إلى معلومات معينة لا تهدد خصوصية أو أمان أي شخص آخر. هذا يجعل MPC حلاً مثاليًا للتجارب السريرية ومشاريع البحث الأخرى التي تتضمن بيانات المريض الحساسة.
تسجيل الدخول في blockchains
يمكن لـ MPC حماية التوقيعات الرقمية بمختلف أنواعها سلسلة كتلة المشاريع. لقد حققوا ذلك عن طريق تقسيم التوقيع بين عدة مشاركين ، مما يجعله لا يستطيع طرف واحد الوصول إلى التوقيع بالكامل. يضمن ذلك أن تظل التوقيعات الرقمية آمنة وغير قابلة للعبث حتى في حالة اختراق أحد الأطراف.
بدائل آمنة لـ MPC
طرق التشفير
تعد طرق التشفير جزءًا لا يتجزأ من أمان الكمبيوتر الذي يسمح لنا بتخزين ونقل البيانات الحساسة بأمان. طريقتان من طرق التشفير الرئيسية المستخدمة لهذا الغرض هما التشفير متماثل الشكل وإثبات المعرفة الصفرية.
يستخدم التشفير متماثل الشكل الصيغ الرياضية لتمكين حساب البيانات المشفرة دون فك تشفيرها أولاً ، مما يسهل مشاركة البيانات بأمان دون المساس بالخصوصية.
توفر البراهين الصفرية المعرفة تقنيات رياضية للتحقق من حقيقة المعلومات دون الكشف عن تفاصيلها ، مما يجعلها مفيدة للغاية عند التعامل مع المعلومات السرية.
هناك تقنية أخرى مستخدمة في التشفير وهي الخصوصية التفاضلية ، والتي تضيف قدرًا مضبوطًا من العشوائية إلى البيانات التي تم جمعها ، مما يمنع الأطراف الخبيثة من الحصول على التفاصيل الشخصية للمستخدمين. بشكل أساسي ، توفر لنا طرق التشفير مزيدًا من التحكم في بياناتنا من خلال توفير طبقة متزايدة من الأمان والحماية ضد انتهاكات البيانات.
الأساليب المدعومة من AI / ML
تساعد الأساليب المدعومة من AI / ML في دعم الجيل التالي من المبادرات القائمة على الخصوصية. هناك تقنيتان رئيسيتان تمكِّنان من هذا التحول هما البيانات التركيبية والتعلم الموحد.
البيانات التركيبية هي شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي الذي ينشئ نقاط بيانات تكرر توزيع الخصائص ذات الصلة دون استخدام المعلومات الفعلية فعليًا.
التعلم الموحد هو شكل من أشكال تقنية التعلم الآلي الموزعة حيث يقوم المحللون بتدريب النماذج عبر مجموعات بيانات متعددة في وقت واحد دون التعرض لخطر المساس بأي معلومات سرية أو حساسة مخزنة فيها.
تتيح هاتان الطريقتان معًا دقة أفضل وحماية أقوى لخصوصية البيانات من البداية إلى النهاية ، مما يسمح لنا باتخاذ قرارات أكثر ذكاءً مع ضمان أكبر.
وفي الختام
تعد MPC تقنية شائعة بشكل متزايد تتيح معالجة البيانات الآمنة بين أطراف متعددة مع عدم وجود طرف واحد لديه حق الوصول إلى المجموعة الكاملة من البيانات. يستخدم تقنيات التشفير مثل المشاركة السرية والتشفير المتماثل لتقسيم وتشفير أجزاء من البيانات ، مما يضمن عدم تمكن أي من المشاركين من الوصول إلى البيانات الأولية أو ملف تعريف أي فرد منها.
بفضل مزاياها العديدة ، بما في ذلك زيادة الأمان والخصوصية المحسّنة والسرعة والقابلية المحسّنة ، تقدم حلول MPC حلاً قويًا للمؤسسات لمعالجة البيانات الحساسة بشكل آمن وفعال.
المصدر: https://www.cryptopolitan.com/multi-party-computation-mpc-solutions/