সুরক্ষিত বহু-পক্ষীয় গণনা
সুরক্ষিত বহু-পক্ষীয় গণনা (SMPC) একটি ক্রিপ্টোগ্রাফিক প্যারাডাইম যা দুই বা ততোধিক পক্ষকে তাদের ব্যক্তিগত ইনপুট একে অপরের কাছে প্রকাশ না করে সেই ইনপুটগুলির উপর একটি ফাংশন যৌথভাবে গণনা করতে সক্ষম করে। ১৯৮২ সালে অ্যান্ড্রু ইয়াও তাঁর যুগান্তকারী গার্বলড-সার্কিট নির্মাণীর মাধ্যমে এটি প্রবর্তন করেন, SMPC গণনাগত কঠোরতার অনুমানের উপর ভিত্তি করে প্রমাণিত গোপনীয়তার নিশ্চয়তা প্রদান করে। এটি আধুনিক গোপনীয়তা-সংরক্ষণকারী ডেটা বিশ্লেষণের ভিত্তি স্থাপন করে, যা অর্থ, স্বাস্থ্যসেবা এবং মেশিন লার্নিং-এর মতো সংবেদনশীল ডেটাসেটগুলিতে সহযোগিতামূলক গণনার সুযোগ করে দেয়।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- Yao, A. C. (1982). Protocols for secure computations. 23rd Annual Symposium on Foundations of Computer Science, 160–164. DOI: 10.1109/SFCS.1982.38 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 2). Secure Multi-Party Computation (SMPC). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/privacy/secure-multiparty-computation
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- ডিফারেনশিয়াল প্রাইভেসিগোপনীয়তা↔ compare
- ফেডারেটেড লার্নিংগোপনীয়তা↔ compare
- কে-অ্যানোনিমিটি: প্রকাশিত তথ্যে ব্যক্তিগত গোপনীয়তা সুরক্ষাগোপনীয়তা↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →