假设A的人为是10万元，可通过加密方法将其随机分为三部门：2万、3万和5万，A本身保存一部门（2万），并将其他信息提供应B(3万)和C(4万)。B和C的人为也凭据同样的流程完成奥秘分享(见下表)。这样的奥秘分享完成后，每小我私家都持有三份人为份额。

在此之后，该规模呈现了一系列基本功效，用来办理漫衍式计较问题，同时担保输入信息的隐私性和安详性。

值得留意的是，隐私和安详是有区此外。

实际上，安详多方计较已不再是数据科学家的空想，而是一个被证明的事实。人们由此可对加密数据举办计较，从而更好地检测金融欺诈，办理交通拥堵，预测疾病以及更多……

在这个经典问题之下，降生了「安详多方计较」（Secure Multiparty Computation,以下简称MPC）这门暗码学分支。MPC技能可以或许在不泄露数据的环境下，连系多方数据举办计较并获得明文功效，最终实现数据的所有权和数据利用权的疏散。

区块链百科No.35：安详多方计较

通过MPC协议，各方数据可经过编码后发送至多个处事器举办连系计较，并担保数据的隐私性。简而言之，MPC可以应用于任何涉及多方机要数据的问题。

从百万大亨问题说起

两个百万大亨在陌头邂逅，他们都想比比看谁更有钱。可是出于隐私，谁都不想让对方知道本身到底拥有几多财产。在不借助第三方的环境下，如何得出谁的财产更多呢？

当三个人为份额在参加者之间奥秘共享时，他们对互相的人为一无所知，究竟每个数据片断自己不提供任何有用的信息。然而，当这些数字被加起来时，奥秘共享提供了有代价的信息。每个部门功效颠末从头荟萃相加再除以总人数时，便实现了在不披露员工各自薪资信息的环境下，得出平均收入程度。

安详问题，就像是信用卡呈现安详裂痕被盗了钱，人们可以通过一些法子来阻止它并要求退款。而隐私问题，在于当小我私家隐私受到加害时，我们无法采纳同样的法子。隐私信息一旦被果真，就无法再次收回。因此，需要设计一种安详协议，在不泄露隐私的前提实现共享数据的代价。

计较机学者，2000年图灵奖得到者（独一得到该奖的华人学者），研究偏向包罗计较理论及其在暗码学和量子计较中的应用。

姚期智

MPC是如何事情的?

为了说明这个观念，我们以计较平均人为来举例。某公司的A、B、C三位员工想计较一下他们的平均人为，但在这个进程中，每小我私家都不想让其他员工知道本身的薪资信息。

这就是著名的“姚式百万大亨问题”。1980年月，姚期智院士在其论文中提出：Alice有一个私人数字a， Bob有一个私人数字b，两边的方针是解不等式a是否≤b。可能更严格来说，除了获得不等式了a≤b或a>b外，不会得出任何与a或b相关的其他信息。

本日，数据可以用来阐明巨大问题，提供办理方案，甚至办理无法答复的问题。可是，当涉及到操作数据为公家处事时，数据共享和数据掩护之间往往存在着很多抵牾。而安详多方计较（MPC）如安在不泄露隐私数据的环境下实现数据协作阐明？又将为数据的奥秘共享带来了哪些新的机会？

什么是MPC?

安详多方计较(MPC)可以领略为一种加密协议，它将计较漫衍在多方之间，使得任何一方在看不到其他方输入数据的环境下，，开展安详且私密的连系计较。

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