HashKey：说透安全多方计算 MPC 技术方案、挑战与未来

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安全多方计算对网络信息安全与数据市场的发展具有重要价值。

1. 隐私性。安全多方计算首要的目的是各参与方在协作计算时如何对隐私数据进行保护，即在计算过程中必须保证各方私密输入独立，计算时不泄露任何本地数据。
2. 正确性。多方计算参与各方通过约定安全多方计算协议发起计算任务并进行协同计算，运算数据结果具备正确性。
3. 去中心化。安全多方计算中，各参与方地位平等，不存在任何有特权的参与方或第三方，提供一种去中心化的计算模式。

图 1: 安全多方计算技术框架图，来源：中国信息通信研究院云计算与大数据研究所

1. 半诚实模型 (Semi-Honest Adversaries’ Security)。在半诚实行为模型中，假设敌手会诚实地参与安全多方计算的具体协议，遵照协议的每一步进行，但是会试图通过从协议执行过程中获取的内容来推测他方的隐私。
2. 恶意行为模型 (Malicious Adversaries’ Security)。在恶意行为模型中，恶意节点可能会不遵循协议，采取任意的行为（例如伪造消息或者拒绝响应）获取他方的隐私。

图 2: 不经意传输示意图，来源 : 链闻

1. Alice生成混淆电路。由图 4 可知，Alice 生成的混淆电路中间会连接许多逻辑门，每个逻辑门都有输入线及输出线，且都有一组真值表 (Truth table)。
2. Alice 与 Bob 通信。Alice 将逻辑门的真值表对称加密并将真值表的行列打乱成混淆表 (Garbled table) 传送至 Bob。
3. Bob 在接收到加密真值表后，对加密真值表的每一行进行解密，最终只有一行能解密成功，并提取相关的加密信息。其中，Bob 通过不经意传输协议从 Alice 获得对应的解密字符串。不经意传输能够保证 Bob 获得对应的解密字符串，且 Alce 无法得知 Bob 获得哪一个。
4. 最后，Bob 将计算结果返回给 Alice，双方共享计算结果。由于双方需对电路中每个逻辑门进行几个对称密钥操作，因此使用混淆电路的方案的计算复杂度相对也较高，并且当扩展到参与方较多的计算场景时会更加复杂。

图 3: 一般电路、门及真值表，来源 : 安全计算与密码学

1. 示证者先根据命题内容向验证者发送命题论述，这个论述必须经过处理转换成密态论述（一般称为「承诺」），且命题内容无法在后续的某一时刻进行篡改和抵赖。
2. 验证者随机生成一个挑战并发给示证者。
3. 示证者根据挑战和命题论述生成证明信息发给验证者。验证者利用证明信息判断示证者是否通过了该次挑战。

1. 完备性。如果论述命题确实为真，那么诚实的验证者一定会被诚实的示证者说服。
2. 可靠性，如果论述命题为假，那么示证者只能以很小的机率欺骗诚实的验证者。
3. 零知识。验证者只能知道论述命题是否为真这一结果，而无法从整个交互式证明过程里获得其它任何有用的讯息。安全多方计算通常会利用零知识证明作为辅助手段，举例来说，验证恶意节点发送虚假数据或是做节点身份证明等等。