안전한 다자간 계산 문제와 그 응용

인터넷의 성장으로 인해 사람들이 각자 제공하는 개인 입력을 기반으로 공동으로 계산 작업을 수행하는 협력 계산에 대한 엄청난 기회가 열렸습니다. 이러한 계산은 상호 신뢰하지 않는 당사자 간 또는 경쟁자 간에 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 고객은 개인 정보가 포함된 쿼리를 원격 데이터베이스에 보낼 수 있으며, 두 개의 경쟁 금융 기관은 두 기관의 개인적이고 소중한 제약 조건을 모두 충족해야 하는 프로젝트에 공동으로 투자할 수 있습니다. 오늘날 이러한 계산을 수행하기 위해 일반적으로 하나의 주체가 모든 참가자의 입력을 알아야 합니다. 그러나 아무도 모든 입력을 알 만큼 신뢰할 수 없다면, 프라이버시는 주요 문제가 될 것입니다. 이 문제는 문헌에서 안전한 다자간 계산 문제(سمک)로 언급됩니다. SMC 영역의 연구는 특정 SMC 문제의 제한된 집합에만 초점을 맞추고 있으며, 프라이버시와 관련된 협력 계산은 다양한 계산 도메인에서 SMC 연구의 필요성을 요구합니다. 문제를 연구하기 전에, 우리는 이러한 계산 도메인에 대한 특정 SMC 문제를 식별하고 정의해야 합니다. 우리는 이 문제 발견 작업을 용이하게 하기 위해 프레임워크를 개발했습니다. 우리의 프레임워크를 기반으로, 다양한 계산 도메인에 대한 새로운 SMC 문제를 여러 개 식별하고 정의했습니다. 이러한 문제에는 프라이버시 보호 데이터베이스 쿼리, 프라이버시 보호 과학 계산, 프라이버시 보호 침입 탐지, 프라이버시 보호 통계 분석, 프라이버시 보호 기하학적 계산, 그리고 프라이버시 보호 데이터 마이닝이 포함됩니다. 이 문서의 목표는 우리의 결과를 제시하는 것뿐만 아니라, 다른 사람들이 자신의 계산 도메인에서 유용한 SMC 문제를 식별할 수 있도록 가이드라인 역할을 하는 것입니다.