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【数据安全】安全多方计算

cioctocdo
2 December 2022
SEO Title
data security Secure Multiparty Computation

安全多方计算

  • 分析人：Joerg Fritsch、Bart Willemsen、Brian Lowans
  • 效益评级：转型
  • 市场渗透率：目标受众的1%至5%
  • 成熟度：新兴

定义：

安全多方计算（SMPC）是一种分布式计算和密码学方法，它使实体（例如，应用程序、个人、组织或设备）能够处理数据，同时将数据或加密密钥保持在受保护状态。具体而言，SMPC允许多个实体共享见解，同时对可识别或其他敏感数据彼此保密。

为什么这很重要

安全和风险管理（SRM）领导者在处理（个人）数据时努力在数据安全和隐私之间取得平衡。法规和业务目标使这一点更加复杂。历史上，数据保护一直侧重于保护静止和传输中的数据。然而，基于SMPC的方法在使用中引入了数据保护，很像同态加密。这为安全方法库增加了新的范例，并增强了传统的安全方法。

业务影响

由于SRM领导人依赖数据进行基于人工智能（AI）的决策，并在多方之间分享这些决策的见解，因此在数据保护法规日趋成熟的情况下，SRM领导人需要隐私保护方法来保护数据。SMPC支持业务的安全启用，使组织能够发现和交换信息，同时解决安全和隐私问题。

驱动程序

  • 通常实施的传统静态数据加密无法提供强大的防盗和数据泄露保护。它无法保护使用中的数据和数据共享场景。
  • 支持SMPC的数据安全性支持在使用时保护数据，为SRM领导者提供了另一种数据保护技术。这可以应用于新的和现有的用例（例如，多方信息共享）。
  • 新的使用案例——如大数据分析、人工智能或机器学习（ML）模型培训——带来了新的隐私和网络安全问题，需要保护使用中的数据。
  • 在一些情况下，对数据安全的担忧，包括收集和保留敏感个人信息，正在推动SMPC的采用。
  • SMPC有助于缓解对隐私法违规的担忧（由于敏感信息的意外暴露）。
  • SMPC支持缓解敏感数据泄漏，以及全面减少和缓解网络攻击。

障碍

  • SMPC算法可能对延迟敏感，因此在某些情况下，性能可能无法满足客户要求或期望。
  • 尽管已经对SMPC进行了大量的学术研究，但迄今为止观察到的实际实现数量相对有限。
  • 与现有技术（如基于硬件生成和存储密钥的加密技术）相比，客户端可能存在审计方面的潜在问题，特别是当他们需要遵守联邦信息处理标准（FIPS）认证等标准时。
  • 与同态加密类似，SMPC需要专业的、重新编码的工具来进行数据分析。最终用户组织对该技术及其专业性质缺乏认识，继续阻碍其采用。

用户建议

  • 与开发人员/架构师合作，就SMPC的相关性和未来采用的愿景（包括概念验证（POC））建立高层次的立场。
  • 评估云计算等用例，重点关注云环境中数据的保密性；隐私增强（个人）数据分析计划；以及加密密钥保护，包括加密密钥管理倡议（即用于保护静止数据）。此外，还可以查看数据和分析用例的安全和私有数据挖掘，包括数据湖安全和区块链安全（例如，钱包保护和/或基于仲裁的多重签名操作）。

供应商示例

Baffle; Cybernetica; Inpher; IXUP; LiveRamp; Nth Party; Sepior; Snowflake (CryptoNumerics); Unbound Security; Ziroh Labs

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