Sichere Mehrparteienberechnung (MPC)
Was ist Sichere Mehrparteienberechnung (MPC)?
Sichere Mehrparteienberechnung (MPC)Eine Familie kryptografischer Protokolle, mit denen mehrere Parteien gemeinsam eine Funktion über ihre privaten Eingaben berechnen, ohne dabei mehr als die Ausgabe preiszugeben.
Sichere Mehrparteienberechnung (MPC) erlaubt es einer Gruppe gegenseitig misstrauischer Parteien, eine gemeinsame Funktion ihrer privaten Eingaben auszuwerten und nur das Ergebnis zu erfahren. Klassische Konstruktionen sind Yaos Garbled Circuits für Zwei-Parteien-Berechnung sowie auf Secret Sharing basierende Protokolle (BGW, GMW, SPDZ) für viele Parteien; moderne Implementierungen erreichen praktische Durchsätze über Vorberechnung, ABY3 und Silent-OT-Erweiterungen. MPC ist die Grundlage von Threshold-Signing für Krypto-Wallets und HSMs, datenschutzfreundlicher Analytik zwischen Organisationen, gemeinsamer Betrugserkennung im Bankenumfeld und föderiertem Key Management. Es wird häufig mit Zero-Knowledge-Beweisen oder homomorpher Verschlüsselung kombiniert, um Annahmen zu härten oder Kommunikation zu reduzieren.
● Beispiele
- 01
Threshold-ECDSA-Wallets verteilen den Bitcoin-Signierschlüssel auf mehrere MPC-Knoten.
- 02
Organisationsübergreifende Analysen berechnen Betrugsmerkmale, ohne Rohtransaktionsdaten zu teilen.
● Häufige Fragen
Was ist Sichere Mehrparteienberechnung (MPC)?
Eine Familie kryptografischer Protokolle, mit denen mehrere Parteien gemeinsam eine Funktion über ihre privaten Eingaben berechnen, ohne dabei mehr als die Ausgabe preiszugeben. Es gehört zur Kategorie Kryptografie der Cybersicherheit.
Was bedeutet Sichere Mehrparteienberechnung (MPC)?
Eine Familie kryptografischer Protokolle, mit denen mehrere Parteien gemeinsam eine Funktion über ihre privaten Eingaben berechnen, ohne dabei mehr als die Ausgabe preiszugeben.
Wie funktioniert Sichere Mehrparteienberechnung (MPC)?
Sichere Mehrparteienberechnung (MPC) erlaubt es einer Gruppe gegenseitig misstrauischer Parteien, eine gemeinsame Funktion ihrer privaten Eingaben auszuwerten und nur das Ergebnis zu erfahren. Klassische Konstruktionen sind Yaos Garbled Circuits für Zwei-Parteien-Berechnung sowie auf Secret Sharing basierende Protokolle (BGW, GMW, SPDZ) für viele Parteien; moderne Implementierungen erreichen praktische Durchsätze über Vorberechnung, ABY3 und Silent-OT-Erweiterungen. MPC ist die Grundlage von Threshold-Signing für Krypto-Wallets und HSMs, datenschutzfreundlicher Analytik zwischen Organisationen, gemeinsamer Betrugserkennung im Bankenumfeld und föderiertem Key Management. Es wird häufig mit Zero-Knowledge-Beweisen oder homomorpher Verschlüsselung kombiniert, um Annahmen zu härten oder Kommunikation zu reduzieren.
Wie schützt man sich gegen Sichere Mehrparteienberechnung (MPC)?
Schutzmaßnahmen gegen Sichere Mehrparteienberechnung (MPC) kombinieren typischerweise technische Kontrollen und operative Praktiken, wie in der Definition oben beschrieben.
Welche anderen Bezeichnungen gibt es für Sichere Mehrparteienberechnung (MPC)?
Übliche alternative Bezeichnungen: MPC, Multiparteienberechnung.
● Verwandte Begriffe
- cryptography№ 1152
Schwellenkryptografie
Eine Klasse kryptografischer Verfahren, bei denen ein geheimer Schlüssel auf n Parteien aufgeteilt wird, sodass nur eine beliebige Teilmenge von t Parteien gemeinsam signieren, entschlüsseln oder andere Schlüsseloperationen ausführen kann.
- cryptography№ 481
Homomorphe Verschlüsselung
Verschlüsselungsverfahren, das Berechnungen direkt auf Chiffretexten erlaubt und verschlüsselte Ergebnisse liefert, die den Operationen auf den Klartexten entsprechen.
- cryptography№ 1265
Zero-Knowledge-Beweis (ZKP)
Ein kryptografisches Protokoll, mit dem ein Prover einen Verifier von der Wahrheit einer Aussage überzeugt, ohne darüber hinaus weitere Informationen preiszugeben.
- cryptography№ 859
Private Set Intersection (PSI)
Ein kryptografisches Protokoll, mit dem zwei oder mehr Parteien die Schnittmenge ihrer privaten Mengen berechnen, ohne etwas über die übrigen Elemente preiszugeben.
- cryptography№ 410
Föderiertes Lernen
Ein verteiltes Machine-Learning-Paradigma, bei dem viele Clients ein Modell unter einem zentralen Koordinator gemeinsam trainieren und ihre Rohdaten dabei lokal behalten.
- cryptography№ 248
Kryptografischer Schlüssel
Hochentroper geheimer oder öffentlicher Wert, der einen kryptografischen Algorithmus zum Verschlüsseln, Entschlüsseln, Signieren oder Authentifizieren parametrisiert.