MPC算法python MPC算法分类

MPC的数学模型

MPC的问题分类

• 由算法适用性来看，MPC既适用于特定的算法，如加法、乘法、AES，集合交集等；也适用于所有可表示成计算过程的通用算法。
• 根据计算参与方个数不同，可分为只有两个参与方的2PC和多个参与方（≥3）的通用MPC。
• 安全两方计算所使用的协议为Garbled Circuit(GC)+Oblivious Transfer(OT)；而安全多方计算所使用的协议为同态加密+秘密分享+OT
• 在安全多方计算中，安全挑战模型包括半诚实敌手模型和恶意敌手模型。市场大部分场景满足半诚实敌手模型。2pc的主要是半诚实模型
• 半诚实敌手模型：计算方存在获取其他计算方原始数据的需求，但仍按照计算协议执行。半诚实关系即参与方之间有一定的信任关系，适合机构之间的数据计算
• 恶意敌手模型：参与方根本就不按照计算协议执行计算过程。参与方可采用任何（恶意）方式与对方通信，且没有任何信任关系。结果可能是协议执行不成功，双方得不到任何数据；或者协议执行成功，双方仅知道计算结果。更多适用于个人之间、或者个人与机构之间的数据计算

MPC的技术栈

混淆电路（GC）

两方安全计算执行过程

假设有两个人Alice和Bob，分别持有一个数据a和b，两个互不信任的人希望用一个函数F来计算a和b的值，下面是协议的执行过程

有一个问题：在上述的第四步中，A知道了B的值b，这与安全计算的概念违背，因此我们需要OT协议来保证数据的隐蔽性

不经意传输（OT）

这个是“二选一”的OT方案