Machine learningPrivacy-preserving analysis

Bezpieczne obliczenia wielostronne

Bezpieczne obliczenia wielostronne (SMPC) to paradygmat kryptograficzny umożliwiający dwóm lub więcej stronom wspólną kalkulację funkcji na ich prywatnych danych wejściowych bez ujawniania tych danych sobie nawzajem. Wprowadzone przez Andrew Yao w 1982 roku poprzez jego przełomową konstrukcję obwodów zaszumionych (garbled circuits), SMPC zapewnia udokumentowane gwarancje prywatności oparte na założeniach o trudności obliczeniowej. Stanowi podstawę nowoczesnej analizy danych chroniącej prywatność, umożliwiając współpracę obliczeniową na wrażliwych zbiorach danych w finansach, opiece zdrowotnej i uczeniu maszynowym.

Otwórz w MethodMindWkrótceWideoWkrótceDownload slides

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Method map

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

Źródła

  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

Jak cytować tę stronę

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

Cytowana przez

ScholarGateSecure Multi-Party Computation (Secure Multi-Party Computation (SMPC)). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/privacy/secure-multiparty-computation · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026