Komputasi Aman Multi-Pihak
Secure Multi-Party Computation (SMPC) adalah sebuah paradigma kriptografis yang memungkinkan dua pihak atau lebih untuk secara bersama-sama menghitung sebuah fungsi atas masukan privat mereka tanpa mengungkapkan masukan tersebut satu sama lain. Diperkenalkan oleh Andrew Yao pada tahun 1982 melalui konstruksi sirkuit tergarbel (garbled-circuit) seminalnya, SMPC menyediakan jaminan privasi yang dapat dibuktikan yang didasarkan pada asumsi kesulitan komputasi. SMPC menjadi dasar analisis data modern yang menjaga privasi, memungkinkan komputasi kolaboratif pada kumpulan data sensitif di bidang keuangan, kesehatan, dan pembelajaran mesin.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- Yao, A. C. (1982). Protocols for secure computations. 23rd Annual Symposium on Foundations of Computer Science, 160–164. DOI: 10.1109/SFCS.1982.38 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 2). Secure Multi-Party Computation (SMPC). ScholarGate. https://scholargate.app/id/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.
- Privasi DiferensialPrivasi↔ compare
- Pembelajaran FederasiPrivasi↔ compare
- k-Anonymitas: Melindungi Privasi Individu dalam Data yang DirilisPrivasi↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →