Machine learningPrivacy-preserving analysis

การคำนวณแบบหลายฝ่ายที่ปลอดภัย

การคำนวณแบบหลายฝ่ายที่ปลอดภัย (Secure Multi-Party Computation - SMPC) เป็นกระบวนทัศน์การเข้ารหัสที่ช่วยให้สองฝ่ายขึ้นไปสามารถคำนวณฟังก์ชันร่วมกันจากข้อมูลป้อนเข้าส่วนตัวของตนได้ โดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลป้อนเข้านั้นให้แก่กันและกัน SMPC ซึ่งถูกนำเสนอโดย Andrew Yao ในปี 1982 ผ่านการสร้างวงจรที่ทำให้สับสน (garbled-circuit construction) ที่เป็นรากฐานสำคัญ ให้การรับประกันความเป็นส่วนตัวที่สามารถพิสูจน์ได้ ซึ่งอิงตามสมมติฐานความยากของการคำนวณ SMPC เป็นรากฐานของการวิเคราะห์ข้อมูลที่รักษาความเป็นส่วนตัวในยุคปัจจุบัน ช่วยให้สามารถคำนวณร่วมกันบนชุดข้อมูลที่ละเอียดอ่อนในภาคการเงิน การดูแลสุขภาพ และการเรียนรู้ของเครื่อง

เปิดใน MethodMindเร็ว ๆ นี้วิดีโอเร็ว ๆ นี้Download slides

อ่านวิธีฉบับเต็ม

สำหรับสมาชิกเท่านั้น

เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้

เข้าสู่ระบบ

Method map

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

แหล่งอ้างอิง

  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

วิธีอ้างอิงหน้านี้

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

ถูกอ้างอิงโดย

ScholarGateSecure Multi-Party Computation (Secure Multi-Party Computation (SMPC)). สืบค้นเมื่อ 2026-06-15 จาก https://scholargate.app/th/privacy/secure-multiparty-computation · ชุดข้อมูล: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026