Machine learningPrivacy-preserving analysis

Secure Multi-Party Computation

Secure Multi-Party Computation (SMPC) — это криптографическая парадигма, позволяющая двум или более сторонам совместно вычислять функцию над своими частными входными данными, не раскрывая эти входные данные друг другу. Представленная Эндрю Яо в 1982 году с помощью его основополагающей конструкции «запутанных схем» (garbled circuit), SMPC обеспечивает доказуемые гарантии конфиденциальности, основанные на предположениях о вычислительной сложности. Она лежит в основе современного анализа данных с сохранением конфиденциальности, позволяя совместно вычислять данные на конфиденциальных наборах данных в области финансов, здравоохранения и машинного обучения.

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

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

Источники

  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

Как цитировать эту страницу

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

Упоминается в

ScholarGateSecure Multi-Party Computation (Secure Multi-Party Computation (SMPC)). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/privacy/secure-multiparty-computation · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026