Multi-Party Computation (MPC) es una tecnología que permite el procesamiento seguro de datos y el intercambio entre múltiples partes sin que ninguna parte tenga acceso al conjunto completo de datos.
Este tipo de computación distribuida ha estado ganando terreno en los últimos años, ya que su utilidad incluye realizar cálculos de forma segura en información de identificación personal (PII), sin que los participantes accedan a los datos sin procesar. Para garantizar que ningún participante tenga acceso a todos los datos, los criptólogos han desarrollado varios protocolos que permiten a las partes dividir y compartir datos cifrados entre ellos.
¿Qué es el cómputo multipartidista?
En esencia, MPC es una tecnología que permite que varias partes calculen datos sin que una sola parte tenga acceso a los datos sin procesar. Lo lograron dividiendo los datos en partes y cifrándolos para que ningún participante pueda descifrarlos por su cuenta.
Un componente clave de MPC es que permite el cálculo de datos cifrados, por lo que los participantes no pueden ver en qué están realizando los cálculos las otras partes o qué resultados están obteniendo del proceso.
Historia de MPC
El cómputo multipartito (MPC) causó sensación por primera vez en la década de 1970, cuando la leyenda de la criptografía china Andrew Yao creó el Protocolo de circuitos distorsionados, que permitía a dos partes calcular datos sin revelar sus entradas. Su problema de los millonarios dio un ejemplo simple de un sistema bipartidista MPC.
En 1987, nació el protocolo GMW (Goldreich–Micali–Wigderson), que permitió plataformas verdaderamente multipartidistas, y en 2008 MPC tuvo su debut en el mundo real en una subasta danesa de remolacha azucarera en sobre cerrado que preservó la privacidad de todos los postores. involucrado. Esto marcó el comienzo de una nueva forma revolucionaria de realizar transacciones digitales seguras con múltiples participantes.
¿Cómo funciona el cómputo multipartidista?
MPC utiliza técnicas de criptografía como el intercambio de secretos y el cifrado homomórfico para dividir y compartir datos cifrados entre varias partes. El intercambio secreto implica dividir una pieza de información en varios componentes, y cada parte solo recibe una pieza, lo que significa que ninguna de ellas tiene acceso a los datos completos. El cifrado homomórfico se utiliza para permitir cálculos en datos cifrados, lo que significa que no exponen información confidencial en forma de texto sin formato.
Un ejemplo para ilustrar cómo funciona la computación multipartita
Digamos que tres empresas, A, B y C, quieren colaborar en un proyecto pero no confían lo suficiente entre sí como para compartir sus datos confidenciales. Mediante el uso de soluciones MPC, pueden dividir de forma segura los datos entre ellos y realizar cálculos sobre ellos, sin que ninguno de ellos tenga acceso a la información sin procesar.
Primero, A, B y C usarán algoritmos secretos para compartir para dividir sus datos en varios componentes. Luego, cada empresa encriptará estas piezas utilizando algoritmos de encriptación homomórfica y las enviará a los otros dos participantes. Ahora, las tres partes tienen datos cifrados entre sí, pero ninguno de ellos puede descifrarlos por su cuenta y acceder al conjunto completo de información.
A continuación, A, B y C pueden realizar cálculos en los datos cifrados sin tener que descifrarlos. Esto significa que cada participante solo puede ver sus propias contribuciones, sin dejar de poder colaborar en el proyecto. Finalmente, dado que ninguno de estos participantes tiene acceso a los datos sin procesar de los demás, pueden estar seguros de que su propia información está segura.
¿Por qué MPC se llama computación para preservar la privacidad?
Los datos son una herramienta insustituible en el mundo de hoy, con muchos de los avances más revolucionarios y progresistas del mundo directamente relacionados con ellos. Pero el intercambio de datos con demasiada frecuencia conlleva riesgos incalculables de violaciones de la privacidad o incluso pérdida de control.
Multi-Party Computation (MPC) ofrece una solución creativa a este problema, ayudando a crear una nueva atmósfera en línea donde las partes pueden acceder a ciertos tipos de datos sin comprometer la seguridad de la información de otras personas o la suya propia.
MPC utiliza algoritmos seguros que no exponen ningún dato excepto los resultados, lo que significa que las partes pueden tomar decisiones importantes sin revelar detalles personales ni violar los derechos de privacidad de otros. Esta tecnología podría revolucionar la seguridad de los datos tal como la conocemos y allanar el camino para un futuro seguro lleno de oportunidades derivadas del intercambio de información útil.
Beneficios de las soluciones informáticas de múltiples partes
Las soluciones de MPC ofrecen una amplia gama de beneficios, que incluyen:
• Mayor seguridad: al dividir los datos cifrados y no exponer ningún dato sin procesar en ningún momento, MPC garantiza que ninguna parte pueda acceder a toda la información. Esto lo convierte en una solución ideal para procesar información altamente confidencial, como PII o registros médicos.
• Privacidad mejorada: dado que cada participante solo recibe una parte del conjunto de datos general y ninguna parte tiene acceso a toda la información, MPC también ayuda a mejorar la privacidad al evitar que una parte perfile a las personas.
• Velocidad y escalabilidad mejoradas: las soluciones MPC pueden ejecutar cálculos en paralelo, lo que significa que pueden procesar grandes cantidades de datos rápidamente. Esto es especialmente beneficioso para tareas como el aprendizaje automático, que requieren una gran cantidad de poder de cómputo para llevarse a cabo.
Desventajas de las soluciones informáticas de múltiples partes
Las principales desventajas de las soluciones MPC incluyen:
• Costos más altos: implementar y ejecutar una solución MPC requiere más recursos que las técnicas informáticas tradicionales. Esto incluye tener que comprar el hardware, el software y otras herramientas necesarias para la configuración.
• Complejidad: configurar un sistema MPC puede ser complejo debido a las técnicas criptográficas adicionales que se necesitan. Esto también puede dificultar la resolución de problemas y la depuración, ya que cualquier problema debe abordarse entre varias partes.
• Velocidades lentas: dado que las soluciones de MPC ejecutan cálculos en datos cifrados, a menudo pueden funcionar más lentamente que los procesos informáticos tradicionales. Esto significa que las tareas que requieren grandes cantidades de potencia computacional pueden tardar más en completarse.
Aplicaciones MPC en el mundo real
Prueba genética
Los genetistas utilizan MPC para analizar datos genéticos. En lugar de enviar secuencias de ADN sin procesar a través de Internet, cada parte encripta sus propios datos y los envía a un servidor de terceros donde MPC puede comparar, analizar e interpretar los resultados sin que todas las partes revelen su información individual.
Transacciones financieras
Puede usar MPC para asegurar transacciones financieras. Puede lograr esto dividiendo los datos en varias partes y procesándolos en un entorno MPC seguro, asegurándose de que ninguna parte tenga acceso a toda la información. Esto lo hace ideal para soluciones de pago digital como los intercambios de criptomonedas, donde la privacidad es de suma importancia.
La investigación médica
Puede utilizar las soluciones de MPC para compartir y analizar grandes cantidades de datos médicos. Al cifrar los datos antes de enviarlos, cada parte puede acceder a cierta información sin comprometer la privacidad o seguridad de otras personas. Esto convierte a MPC en una solución ideal para ensayos clínicos y otros proyectos de investigación que involucran datos confidenciales de pacientes.
Umbral de firma en blockchains
MPC puede proteger las firmas digitales en varios blockchain proyectos Lo lograron dividiendo la firma entre varios participantes, de modo que ninguna de las partes tenga acceso a la firma completa. Esto garantiza que las firmas digitales permanezcan seguras y a prueba de manipulaciones incluso si una de las partes se ve comprometida.
Alternativas seguras a MPC
Métodos criptográficos
Los métodos criptográficos son una parte integral de la seguridad informática que nos permite almacenar y transmitir datos confidenciales de forma segura. Dos de los principales métodos criptográficos utilizados para este propósito son el cifrado homomórfico y las pruebas de conocimiento cero.
El cifrado homomórfico utiliza fórmulas matemáticas para permitir el cálculo de datos cifrados sin descifrarlos primero, lo que facilita compartir datos de forma segura sin comprometer la privacidad.
Las pruebas de conocimiento cero proporcionan técnicas matemáticas para verificar la veracidad de la información sin revelar sus detalles, lo que las hace extremadamente útiles cuando se trata de información confidencial.
Otra técnica utilizada en criptografía es la privacidad diferencial, que agrega una cantidad controlada de aleatoriedad a los datos recopilados, lo que evita que las partes malintencionadas obtengan los datos personales de los usuarios. Esencialmente, los métodos criptográficos nos ofrecen más control sobre nuestros datos al proporcionar una mayor capa de seguridad y protección contra las filtraciones de datos.
Métodos respaldados por AI/ML
Los métodos respaldados por AI/ML están ayudando a impulsar la próxima generación de iniciativas impulsadas por la privacidad. Dos técnicas clave que están permitiendo este cambio son los datos sintéticos y el aprendizaje federado.
Los datos sintéticos son una forma de inteligencia artificial que crea puntos de datos que replican la distribución de características relevantes sin utilizar información real.
El aprendizaje federado es una forma de técnica de aprendizaje automático distribuido en la que los analistas entrenan modelos en múltiples conjuntos de datos simultáneamente sin el riesgo de comprometer la información confidencial o sensible almacenada en ellos.
Juntos, estos dos métodos permiten una mayor precisión y una mayor protección de la privacidad de los datos de principio a fin, lo que nos permite tomar decisiones más inteligentes con mayor seguridad.
Conclusión
MPC es una tecnología cada vez más popular que permite el procesamiento seguro de datos entre múltiples partes sin que ninguna parte tenga acceso al conjunto completo de datos. Utiliza técnicas criptográficas como el intercambio de secretos y el cifrado homomórfico para dividir y cifrar partes de datos, asegurando que ninguno de los participantes pueda acceder a los datos sin procesar o perfilar a cualquier individuo a partir de ellos.
Con sus muchos beneficios, que incluyen mayor seguridad, privacidad mejorada y velocidad y escalabilidad mejoradas, las soluciones MPC ofrecen una solución poderosa para que las organizaciones procesen datos confidenciales de manera segura y eficiente.
Fuente: https://www.cryptopolitan.com/multi-party-computation-mpc-solutions/