Machine learningPrivacy-preserving analysis

חישוב רב-משתתפים מאובטח

חישוב רב-משתתפים מאובטח (SMPC) הוא פרדיגמה קריפטוגרפית המאפשרת לשני משתתפים או יותר לחשב במשותף פונקציה על הקלט הפרטי שלהם מבלי לחשוף קלטים אלו זה לזה. הוצג על ידי אנדרו יאו בשנת 1982 באמצעות מבנה מעגלי מעורבל (garbled-circuit) מכונן, SMPC מספק הבטחות פרטיות הניתנות להוכחה, המבוססות על הנחות קושי חישובי. הוא מהווה בסיס לניתוח נתונים מודרני השומר על פרטיות, ומאפשר חישוב שיתופי על מערכי נתונים רגישים בתחומי הפיננסים, הבריאות ולמידת מכונה.

פתיחה ב-MethodMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

מקורות

  1. Yao, A. C. (1982). Protocols for secure computations. 23rd Annual Symposium on Foundations of Computer Science, 160–164. DOI: 10.1109/SFCS.1982.38

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 2). Secure Multi-Party Computation (SMPC). ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.

Compare side by side

מאוזכר על ידי

ScholarGateSecure Multi-Party Computation (Secure Multi-Party Computation (SMPC)). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/privacy/secure-multiparty-computation · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026