Computación multipartita segura con Sedicii
La Computación Multipartita (MPC por sus siglos en inglés) permite que varias partes calculen colaborativamente una función con sus datos de entrada, manteniendo la privacidad de estos. Esta avanzada técnica criptográfica garantiza la seguridad de los datos confidenciales durante el procesamiento, lo que permite a las organizaciones colaborar en problemas complejos sin comprometer la confidencialidad de sus datos. Aproveche la MPC para mejorar la privacidad, impulsar la innovación y mantener los más altos estándares de seguridad en sus esfuerzos de colaboración.
El poder de la computación multipartita en la seguridad de datos
La Computación Multipartita (MPC) es un protocolo criptográfico innovador que permite a varias partes calcular conjuntamente una función con sus datos de entrada, manteniendo la confidencialidad de estos. Esto garantiza que ninguna parte acceda a los datos de otra, preservando la privacidad y la seguridad durante todo el proceso. La MPC es vital para casos de uso como transacciones financieras seguras, investigación médica colaborativa y sistemas de votación confidenciales, donde la privacidad de los datos es primordial. Descubra cómo la MPC puede mejorar la seguridad de los datos de su organización y facilitar la colaboración segura sin comprometer la confidencialidad.
Fase de configuración
Los participantes acuerdan un protocolo y un conjunto de parámetros criptográficos. Cada participante genera su propia clave secreta y comparte una clave pública con los demás.
Preparación de entrada
Cada participante cifra su entrada privada mediante un esquema de cifrado seguro, como el cifrado homomórfico o el intercambio aditivo de secretos. Las entradas cifradas se distribuyen posteriormente entre todos los participantes.
Fase de computación
Los participantes calculan funciones (por ejemplo, suma, multiplicación) en entradas cifradas utilizando protocolos criptográficos como circuitos ilegibles, intercambio de secretos o cifrado homomórfico, sin descifrar los datos.
Reconstrucción de salida
Tras calcular la función, los participantes comparten resultados intermedios cifrados. Mediante protocolos criptográficos adicionales o descifrado con la participación de todos los participantes, se reconstruye el resultado final sin revelar las entradas individuales.
Seguridad
Asegurarse de que ningún participante pueda aprender nada más allá de lo especificado en el resultado del cálculo.
Confianza
Los participantes deben confiar en los protocolos criptográficos y en la fase de configuración para garantizar la seguridad y privacidad de sus entradas.
Eficiencia
Implementar protocolos y algoritmos eficientes para minimizar la sobrecarga computacional y la complejidad de la comunicación.
Descubra los beneficios de las soluciones colaborativas
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Preservación de la privacidad de los datos
MPC permite que varias partes calculen conjuntamente una función con sus entradas privadas sin revelarlas entre sí. A diferencia de técnicas como el cifrado o la anonimización, que pueden requerir el descifrado o la desanonimización de los datos para su análisis, MPC garantiza que los datos confidenciales permanezcan cifrados o se compartan en secreto durante todo el proceso de cálculo. Esto preserva eficazmente la privacidad y confidencialidad de los datos.
Flexibilidad en la computación
MPC admite una amplia gama de cálculos que van más allá de las operaciones aritméticas simples, incluyendo algoritmos complejos y modelos de aprendizaje automático. Esta flexibilidad lo hace ideal para aplicaciones donde el análisis colaborativo o la toma de decisiones requieren cálculos sofisticados con datos confidenciales, como la modelización financiera, el análisis de salud o las subastas seguras.
Seguridad contra amenazas activas y pasivas
MPC reduce el riesgo de amenazas activas y pasivas al garantizar que ningún participante ni tercero pueda acceder ni manipular datos confidenciales durante el proceso computacional. Los participantes solo conocen el resultado del cálculo sin conocer las entradas de los demás, lo que protege contra la colusión o la fuga no autorizada de datos.
Preguntas frequentes
Obtenga respuestas a preguntas frecuentes sobre nuestros servicios y tecnología. Nuestra sección de preguntas frecuentes ofrece información rápida y clara para ayudarle a comprender cómo podemos apoyar a su organización.
¿Cuáles son algunos casos de uso típicos de MPC?
A continuación se presentan algunos casos de uso típicos de MPC: análisis de datos seguros, aprendizaje automático que preserva la privacidad, aplicaciones financieras, votación y toma de decisiones, intercambio de datos de atención médica, transparencia de la cadena de suministro, protocolos criptográficos seguros, gestión de identidad que preserva la privacidad, contratos inteligentes y blockchain, sistemas colaborativos de filtrado y recomendación, intercambio de datos confidenciales entre organizaciones.
¿Es MPC similar a ZKP?
La Computación Multipartita (MPC) y las Pruebas de Conocimiento Cero (ZKP) son técnicas criptográficas que mejoran la privacidad y la seguridad, pero tienen propósitos diferentes y funcionan de maneras distintas. La MPC se centra en la computación segura entre múltiples partes, mientras que la ZKP enfatiza la demostración del conocimiento de un hecho sin revelarlo.
¿A qué tipos de ataques podría estar expuesto MPC?
A continuación se presentan algunos posibles vectores de ataque a los que los sistemas MPC podrían ser vulnerables: ataques pasivos, ataques activos, fallas bizantinas, denegación de servicio (DoS), ataques Sybil, ataques de canal lateral, ataques de colusión, vulnerabilidades de implementación, problemas de seguridad de red, problemas de complejidad y usabilidad.
He oído que MPC puede tardar mucho en ejecutarse, ¿a qué se debe esto?
La computación multipartita (MPC) puede ser, de hecho, más lenta que los métodos de computación tradicionales debido a diversas características y requisitos inherentes del protocolo. Esta ejecución más lenta de MPC se debe principalmente a la necesidad de una comunicación segura, la división y el intercambio de datos, así como a la complejidad inherente de los cálculos involucrados. Optimizar los protocolos subyacentes, mejorar la infraestructura de red y emplear estrategias de implementación eficientes puede ayudar a mitigar estos problemas de rendimiento; sin embargo, cierto grado de latencia suele ser inevitable debido a la necesidad de mantener la privacidad y la seguridad en la computación multipartita.Multiparty Computation (MPC) can indeed be slower than traditional computation methods due to several inherent characteristics and requirements of the protocol. The slower execution of MPC is primarily due to the need for secure communication, data splitting, and sharing, along with the inherent complexity of the computations involved. Optimising the underlying protocols, improving network infrastructure, and employing efficient implementation strategies can help mitigate these performance issues, but some degree of latency is often unavoidable due to the nature of maintaining privacy and security in multiparty computations.
¿Es el MPC la mejor forma de PET?
Si la Computación Multipartita (MPC) es la mejor forma de Tecnología de Mejora de la Privacidad (PET) depende del caso de uso específico, los requisitos y las limitaciones de la aplicación en cuestión. La MPC es una de varias PET, cada una con sus propias fortalezas y debilidades.
Proyecto PHACKS
La Plataforma para el Intercambio Colaborativo de Conocimiento de Alta Seguridad (PHACKS) es una iniciativa de comercialización financiada por la UE que busca desarrollar nuevos mercados para tecnologías avanzadas que preservan la privacidad, donde la colaboración en materia de datos es fundamental para la colaboración entre los participantes. El proyecto se centra en la creación de soluciones que permitan un acceso seguro y respetuoso con la privacidad a servicios y recursos digitales que aprovechen los datos que posee cada participante, pero de forma que no se divulguen a los demás. PHACKS utiliza técnicas criptográficas de vanguardia, como las pruebas de conocimiento cero y la computación multipartita segura, para garantizar la completa protección de la información sensible durante las etapas de procesamiento de datos.