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Glossar

Sichere Mehrparteienberechnung (sMPC)

21. November 2023 – Ungefähr 3 min Minuten zum Lesen

Secure Multi-Party Computation (sMPC) ist eine kryptografische Technik, die die Verteilung einer Berechnung auf mehrere Parteien ermöglicht und gleichzeitig die Privatsphäre und Vertraulichkeit der Daten jeder Partei gewährleistet. Sie ermöglicht es verschiedenen Entitäten, zusammenzuarbeiten und Berechnungen durchzuführen, ohne ihre individuellen Eingaben preiszugeben. Diese Technik ist besonders im Zusammenhang mit der Blockchain-Technologie relevant, bei der Privatsphäre und Sicherheit von größter Bedeutung sind.

In einem traditionellen zentralisierten Berechnungsmodell ist eine einzelne Entität oder ein Server für die Verarbeitung und Speicherung von Daten verantwortlich. In dezentralisierten Systemen wie Blockchain sind die Daten und Berechnungen jedoch auf mehrere Knoten verteilt, was es schwierig macht, Berechnungen durchzuführen, ohne vertrauliche Informationen preiszugeben. sMPC begegnet dieser Herausforderung, indem es Knoten ermöglicht, auf eine datenschutzfreundliche Weise zusammenzuarbeiten.

Das Hauptziel von sMPC besteht darin, sicherzustellen, dass die Daten jeder Partei privat und für andere unzugänglich bleiben. Dies wird durch den Einsatz kryptografischer Techniken erreicht, wie z. B. sichere Verschlüsselungs- und Entschlüsselungsprotokolle, geheime Freigabe und sichere Funktionsauswertung. Diese Techniken ermöglichen es den Parteien, gemeinsam eine Funktion zu berechnen, ohne ihre individuellen Eingaben einander oder Dritten preiszugeben.

Betrachten wir ein Beispiel, um das Konzept von sMPC im Kontext von Blockchain besser zu verstehen. Stellen Sie sich ein Konsortium von Banken vor, die bei der Kreditrisikobewertung zusammenarbeiten möchten. Jede Bank verfügt über vertrauliche Kundendaten wie Kreditscores, Einkommensinformationen und Kredithistorien. Anstatt diese Daten untereinander zu teilen, was Datenschutzbedenken aufwerfen könnte, können die Banken sMPC nutzen, um gemeinsam einen Kreditrisikobewertungsscore zu berechnen.

In diesem Szenario können die Banken sMPC-Protokolle verwenden, um ihre Eingaben (Kreditscores, Einkommensinformationen usw.) sicher zu teilen und gleichzeitig verschlüsselt zu halten. Die Berechnung wird dann über die verschlüsselten Eingaben durchgeführt, ohne dass einzelne Datenpunkte preisgegeben werden. Das Ergebnis der Berechnung, in diesem Fall der Kreditrisikobewertungsscore, kann abgerufen werden, ohne dass eine Partei direkten Zugriff auf die vertraulichen Daten anderer hat. Dies gewährleistet die Privatsphäre der Bankkunden und ermöglicht gleichzeitig Zusammenarbeit und Analyse.

sMPC hat im Blockchain-Bereich zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten, die über die Kreditrisikobewertung hinausgehen. Es kann für datenschutzfreundliche Berechnungen in Bereichen wie Datenanalyse, maschinelles Lernen, Wahlsysteme und Lieferkettenmanagement verwendet werden. Durch die Verwendung von sMPC können Blockchain-Netzwerke die Vorteile verteilter Berechnungen nutzen und gleichzeitig die Privatsphäre und Vertraulichkeit der Daten der Teilnehmer wahren.

Die Bedeutung von sMPC in der Blockchain liegt in seiner Fähigkeit, eine sichere Zusammenarbeit zwischen Knoten zu ermöglichen, ohne den Datenschutz zu gefährden. Es stellt sicher, dass vertrauliche Informationen verschlüsselt und für Unbefugte unzugänglich bleiben. Dies ist besonders wichtig bei Anwendungen, bei denen Vertrauen und Datenschutz von entscheidender Bedeutung sind, wie z. B. im Gesundheitswesen, im Finanzwesen und bei der Identitätsverwaltung.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Secure Multi-Party Computation (sMPC) eine kryptografische Technik ist, die die Verteilung einer Berechnung auf mehrere Parteien unter Wahrung von Datenschutz und Vertraulichkeit ermöglicht. Sie ermöglicht eine sichere Zusammenarbeit in dezentralen Systemen wie Blockchain, indem sie sicherstellt, dass einzelne Eingaben verschlüsselt und für andere unzugänglich bleiben. sMPC hat eine breite Palette von Anwendungen in Blockchain und ermöglicht datenschutzwahrende Berechnungen in verschiedenen Bereichen.

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Coincu

Glossar

Sichere Mehrparteienberechnung (sMPC)

Secure Multi-Party Computation (sMPC) ist eine kryptografische Technik, die die Verteilung einer Berechnung auf mehrere Parteien ermöglicht und gleichzeitig die Privatsphäre und Vertraulichkeit der Daten jeder Partei gewährleistet. Sie ermöglicht es verschiedenen Entitäten, zusammenzuarbeiten und Berechnungen durchzuführen, ohne ihre individuellen Eingaben preiszugeben. Diese Technik ist besonders im Zusammenhang mit der Blockchain-Technologie relevant, bei der Privatsphäre und Sicherheit von größter Bedeutung sind.

In einem traditionellen zentralisierten Berechnungsmodell ist eine einzelne Entität oder ein Server für die Verarbeitung und Speicherung von Daten verantwortlich. In dezentralisierten Systemen wie Blockchain sind die Daten und Berechnungen jedoch auf mehrere Knoten verteilt, was es schwierig macht, Berechnungen durchzuführen, ohne vertrauliche Informationen preiszugeben. sMPC begegnet dieser Herausforderung, indem es Knoten ermöglicht, auf eine datenschutzfreundliche Weise zusammenzuarbeiten.

Das Hauptziel von sMPC besteht darin, sicherzustellen, dass die Daten jeder Partei privat und für andere unzugänglich bleiben. Dies wird durch den Einsatz kryptografischer Techniken erreicht, wie z. B. sichere Verschlüsselungs- und Entschlüsselungsprotokolle, geheime Freigabe und sichere Funktionsauswertung. Diese Techniken ermöglichen es den Parteien, gemeinsam eine Funktion zu berechnen, ohne ihre individuellen Eingaben einander oder Dritten preiszugeben.

Betrachten wir ein Beispiel, um das Konzept von sMPC im Kontext von Blockchain besser zu verstehen. Stellen Sie sich ein Konsortium von Banken vor, die bei der Kreditrisikobewertung zusammenarbeiten möchten. Jede Bank verfügt über vertrauliche Kundendaten wie Kreditscores, Einkommensinformationen und Kredithistorien. Anstatt diese Daten untereinander zu teilen, was Datenschutzbedenken aufwerfen könnte, können die Banken sMPC nutzen, um gemeinsam einen Kreditrisikobewertungsscore zu berechnen.

In diesem Szenario können die Banken sMPC-Protokolle verwenden, um ihre Eingaben (Kreditscores, Einkommensinformationen usw.) sicher zu teilen und gleichzeitig verschlüsselt zu halten. Die Berechnung wird dann über die verschlüsselten Eingaben durchgeführt, ohne dass einzelne Datenpunkte preisgegeben werden. Das Ergebnis der Berechnung, in diesem Fall der Kreditrisikobewertungsscore, kann abgerufen werden, ohne dass eine Partei direkten Zugriff auf die vertraulichen Daten anderer hat. Dies gewährleistet die Privatsphäre der Bankkunden und ermöglicht gleichzeitig Zusammenarbeit und Analyse.

sMPC hat im Blockchain-Bereich zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten, die über die Kreditrisikobewertung hinausgehen. Es kann für datenschutzfreundliche Berechnungen in Bereichen wie Datenanalyse, maschinelles Lernen, Wahlsysteme und Lieferkettenmanagement verwendet werden. Durch die Verwendung von sMPC können Blockchain-Netzwerke die Vorteile verteilter Berechnungen nutzen und gleichzeitig die Privatsphäre und Vertraulichkeit der Daten der Teilnehmer wahren.

Die Bedeutung von sMPC in der Blockchain liegt in seiner Fähigkeit, eine sichere Zusammenarbeit zwischen Knoten zu ermöglichen, ohne den Datenschutz zu gefährden. Es stellt sicher, dass vertrauliche Informationen verschlüsselt und für Unbefugte unzugänglich bleiben. Dies ist besonders wichtig bei Anwendungen, bei denen Vertrauen und Datenschutz von entscheidender Bedeutung sind, wie z. B. im Gesundheitswesen, im Finanzwesen und bei der Identitätsverwaltung.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Secure Multi-Party Computation (sMPC) eine kryptografische Technik ist, die die Verteilung einer Berechnung auf mehrere Parteien unter Wahrung von Datenschutz und Vertraulichkeit ermöglicht. Sie ermöglicht eine sichere Zusammenarbeit in dezentralen Systemen wie Blockchain, indem sie sicherstellt, dass einzelne Eingaben verschlüsselt und für andere unzugänglich bleiben. sMPC hat eine breite Palette von Anwendungen in Blockchain und ermöglicht datenschutzwahrende Berechnungen in verschiedenen Bereichen.

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