ScholarGate
Trợ lý
Machine learningPrivacy-preserving analysis

Tính toán đa bên an toàn

Tính toán đa bên an toàn (SMPC) là một mô hình mật mã cho phép hai hoặc nhiều bên cùng nhau tính toán một hàm trên các đầu vào riêng tư của họ mà không tiết lộ các đầu vào đó cho nhau. Được giới thiệu bởi Andrew Yao vào năm 1982 thông qua cấu trúc mạch bị xáo trộn (garbled-circuit) mang tính đột phá của ông, SMPC cung cấp các đảm bảo về quyền riêng tư có thể chứng minh được dựa trên các giả định về độ khó tính toán. Nó là nền tảng cho phân tích dữ liệu bảo vệ quyền riêng tư hiện đại, cho phép tính toán hợp tác trên các tập dữ liệu nhạy cảm trong tài chính, y tế và học máy.

Mở trong MethodMindSắp ra mắtVideoSắp ra mắtDownload slides

Đọc toàn bộ phương pháp

Chỉ dành cho thành viên

Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.

Đăng nhập

Method map

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

Nguồn tài liệu

  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

Cách trích dẫn trang này

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

Được tham chiếu bởi

ScholarGateSecure Multi-Party Computation (Secure Multi-Party Computation (SMPC)). Truy cập ngày 2026-06-15 từ https://scholargate.app/vi/privacy/secure-multiparty-computation · Bộ dữ liệu: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026