📪什么是MPC
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安全多方计算（Secure Multi-Party Computation）简称 MPC，是密码学的一个重要研究方向。MPC的概念最早由姚期智先生在1982年提出。他提出了著名的「百万富翁问题」,描述了两个想要知道谁更富有而又不想泄露自己财富信息的百万富翁,这实际上就是一个MPC问题。同时也提出了第一个解决这个问题的协议,即安全两方计算协议。
MPC的目的是允许多方共同计算某个函数的输出,而不破坏每个参与方的数据隐私。 简单来说,多个参与方各自持有一些私有输入,想要共同计算某个依赖所有输入的函数,但是又不想暴露自己的私有输入。MPC能够达到这一目的,让参与方共同计算出函数的输出,但各自的输入仍然保密不被暴露。
MPC定义了严格的交互规则，防止隐私泄露，解决的是一个矛盾的问题:
多方希望计算依赖于其中某个方的私有输入的数据
但同时又不想将自己的私有输入泄露给其他参与方 安全多方计算能够在不破坏数据隐私的前提下,让多方共同计算这一数据。
主要的技术手段有:
同态加密:输入进行加密,计算在密文域进行,输出解密后的结果。
秘密分享:输入在多方之间分享,个别无法计算,只有联合才能计算。
MPC有许多实际应用场景,比如云上的数据分析、电子投票、隐私保护的数据交换等等。它为分散各方计算和协作提供了很好的隐私保护基础。
MPC允许多方共同计算一个函数,但不需要直接共享私有输入数据,从而保护了每个参与方的数据隐私。这也是MPC设计的最主要目的。
MPC computations在多个参与方之间进行,每个参与方只需要自己的私有输入和中间结果,最终在分布式的环境下生成函数的输出,这种计算模式天然支持分布式计算。
MPC要保证隐私外,还要保证计算的安全性,不能泄露除最终结果之外的任何信息,包括参与方的输入、中间数据、计算过程等。只有在安全性得到保证的前提下,MPC才能实际应用。
作为一种实用技术,MPC必须具备一定的效率,能够在合理时间内完成计算,产生正确结果,否则很难实际应用。所以,MPC方案的设计通常都要考虑效率因素。
MPC能够扩展到任意数量的参与方,并且计算复杂度不能随着参与方数量呈指数增长。
除此之外,MPC还具有容错性、通用性等特征。总之,数据隐私保护、分布式计算、安全性、效率和可扩展性是MPC最主要的几个特点,这也决定了MPC在实际应用中具有重要价值。
MPC具有广泛的实际应用场景，以下是一些典型的应用：
金融服务：在银行、证券和保险等金融领域，企业之间需要共享和处理敏感数据，如客户信息、交易数据和风险评估。MPC 可以帮助这些企业在保护客户隐私的前提下进行数据分析，例如共同评估风险、对冲策略和信用评级等。
医疗保健：在医疗保健领域，医院和研究机构需要处理大量敏感的病人数据。MPC 可以使这些组织在不泄露患者隐私的情况下进行数据共享和研究，从而加速疾病诊断、治疗和新药研发等工作。
数据挖掘与机器学习：MPC 可以在保护数据隐私的前提下，实现多方数据挖掘和机器学习模型训练。这可以帮助企业和研究机构在合规的前提下，实现数据驱动的创新和优化。
供应链管理：在供应链管理中，各个企业需要共享库存、销售和生产数据，以实现更高效的资源配置。MPC 可以在保护企业商业机密的前提下，帮助供应链各方实现协同管理和优化。
隐私保护的广告投放：广告行业需要处理大量用户数据，以实现精准的广告定位和投放。MPC 可以在保护用户隐私的前提下，帮助广告商和平台实现更高效的广告投放和效果评估。
智能城市和物联网：在智能城市和物联网应用中，各种设备和传感器需要共享大量数据，以实现智能化管理和服务。MPC 可以帮助实现数据共享和处理，同时保护用户和设备的隐私。
安全投票和拍卖：MPC 可以应用于安全的电子投票和拍卖系统，确保投票过程和竞价结果的隐私和不可篡改性。
这些仅仅是 MPC 技术在实际应用中的一部分场景，随着技术的发展和应用的拓展，MPC 可能会被应用到更多领域，为保护数据隐私和实现安全计算提供支持。
在区块链行业中，MPC 可以为区块链系统提供更高级别的安全性、隐私保护和可扩展性。 MPC 在区块链行业中的一些典型应用场景：
MPC 可以应用于钱包和密钥管理方案，通过阈值签名和分布式密钥生成等技术，将私钥分割成多个片段，分布在不同的参与者之间。这样，即使部分参与者受到攻击，私钥也不会泄露，从而提高了资产安全性。
MPC 可以用于实现隐私保护的加密货币交易。通过使用 MPC，交易参与者可以在不泄露交易明细的情况下进行加密货币转账和支付。这有助于保护用户隐私，同时维护区块链系统的透明性和不可篡改性。
MPC 可以与零知识证明（Zero-Knowledge Proof）等技术结合，实现匿名身份验证。在这种情况下，用户可以在不泄露任何个人信息的情况下，向其他参与者证明其身份或满足某些条件。这种机制可以应用于去中心化身份管理、KYC（了解你的客户）和AML（反洗钱）等场景。
MPC 可以用于实现去中心化的安全计算和数据共享。通过使用 MPC，多个参与者可以在保护各自数据隐私的前提下，共同完成计算任务，例如执行智能合约、进行数据分析和评估风险等。这可以增强区块链系统的功能性和可扩展性。
MPC 可以用于区块链共识算法的设计，以实现更高效和安全的验证过程。例如，在某些共识算法中，验证者需要进行加密投票或提交秘密信息。通过使用 MPC，验证者可以在不泄露投票或秘密信息的情况下完成共识过程。
MPC 可以应用于跨链协议和原子交换（Atomic Swaps）等场景，实现不同区块链之间的安全资产转移和数据交换。通过使用 MPC，参与者可以在保护交易隐私的前提下，实现跨链交易和通信。
在分布式自治组织（Decentralized Autonomous Organizations，简称 DAO）中，MPC 可以用于实现隐私保护的投票和决策制定。通过使用 MPC，DAO 成员可以在不泄露投票意向的情况下参与治理过程，从而提高组织的安全性和自治性。
安全多方计算（MPC）作为一种独特的密码学技术，展现出对数据隐私和安全的坚实承诺。它让多方参与者在保密的前提下共享计算能力，开拓了数据安全合作的新领域。MPC 不仅应用于众多行业，如金融、医疗、供应链等，还为区块链技术带来了更高层次的安全和隐私保障。面向未来，MPC 的发展将持续推动数字化世界的安全与合规，为保护个人隐私和商业秘密提供强有力的支持。这一创新性技术无疑将在日益互联的世界中继续扮演关键角色。
