Multi-Party Computation (MPC) ဖြေရှင်းနည်းများ- သင်မည်သို့ အကောင်းဆုံးအသုံးပြုသနည်း။

Multi-Party Computation (MPC) သည် ဒေတာအစုံအလင်ကို အပြည့်အ၀သုံးခွင့်မရဘဲ ပါတီများစွာကြားတွင် လုံခြုံသောဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် မျှဝေခြင်းတို့ကို လုပ်ဆောင်ပေးသည့် နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။

၎င်း၏ အသုံးဝင်မှုတွင် ပါဝင်သူများသည် ဒေတာအကြမ်းကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုခြင်းမပြုဘဲ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးအရ ခွဲခြားနိုင်သော အချက်အလက် (PII) တွင် လုံခြုံစွာ တွက်ချက်လုပ်ဆောင်မှုများ ပါ၀င်သောကြောင့် ဤဖြန့်ဝေထားသော ကွန်ပျူတာအမျိုးအစားသည် မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း ဆွဲဆောင်မှု ရှိလာခဲ့သည်။ ပါဝင်သူ တစ်ဦးတစ်ယောက်မျှ ဒေတာအားလုံးကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုခွင့် မရှိစေရေး သေချာစေရန်၊ cryptologists များသည် ပါတီများအချင်းချင်း ကုဒ်ဝှက်ထားသော ဒေတာအပိုင်းများကို ခွဲခြမ်း၍ မျှဝေနိုင်စေမည့် အမျိုးမျိုးသော ပရိုတိုကောများကို တီထွင်ခဲ့ကြသည်။

Multi-Party Computation ဆိုတာဘာလဲ။

၎င်း၏အဓိကအချက်မှာ MPC သည် ပါတီအများအပြားမှ ဒေတာကုန်ကြမ်းများကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုခွင့်မရှိဘဲ ပါတီများစွာမှ အချက်အလက်များကို တွက်ချက်နိုင်စေမည့် နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာများကို အပိုင်းပိုင်းခွဲ၍ ပါဝင်သူ မည်သူမျှ ၎င်းတို့ကိုယ်တိုင် စာဝှက်မဖော်နိုင်စေရန် ၎င်းတို့သည် ဒေတာများကို အပိုင်းပိုင်းခွဲ၍ ကုဒ်ဝှက်ခြင်းဖြင့် ၎င်းကို ပြီးမြောက်အောင်မြင်စေပါသည်။

MPC ၏ အဓိကကျသော အစိတ်အပိုင်းမှာ ကုဒ်ဝှက်ထားသော ဒေတာများကို တွက်ချက်ခြင်းအား ခွင့်ပြုထားသောကြောင့် ပါဝင်သူများသည် အခြားပါတီများမှ တွက်ချက်မှုများ လုပ်ဆောင်နေပုံ သို့မဟုတ် လုပ်ငန်းစဉ်မှ ထွက်ပေါ်လာသည့် ရလဒ်များကို မမြင်နိုင်ပေ။

MPC သမိုင်း

Multi-party computation (MPC) သည် 1970 ခုနှစ်များတွင် တရုတ် cryptography အကျော်အမော် Andrew Yao ကို ဖန်တီးခဲ့ပြီး ပါတီနှစ်ခုမှ ၎င်းတို့၏ သွင်းအားစုများကို မဖော်ပြဘဲ ဒေတာတွက်ချက်နိုင်စေသည့် Garbled Circuits Protocol ကို ဖန်တီးခဲ့သည်။ သူ၏ သန်းကြွယ်သူဌေးများ၏ ပြဿနာမှာ MPC နှစ်ပါတီစနစ်၏ ရိုးရှင်းသော ဥပမာကို ပေးခဲ့သည်။

1987 ခုနှစ်တွင် GMW (Goldreich–Micali–Wigderson) ပရိုတိုကောကို အမှန်တကယ် ပါတီစုံပလပ်ဖောင်းများ ပြုလုပ်နိုင်စေမည့် ပရိုတိုကောကို မွေးဖွားခဲ့ပြီး ၂၀၀၈ ခုနှစ်တွင် MPC သည် လေလံဆွဲသူအားလုံး၏ လျှို့ဝှက်ချက်ကို ထိန်းသိမ်းထားသည့် ဒိန်းမတ်သကြားမုန်လာဥအလုံပိတ် လေလံလေလံတွင် ၎င်း၏ တကယ့်လောကတွင် ပွဲဦးထွက်ရှိခဲ့သည်။ ပါဝင်ပါတယ်။ ၎င်းသည် ပါဝင်သူအများအပြားနှင့် လုံခြုံသော ဒစ်ဂျစ်တယ်ငွေပေးချေမှုပြုလုပ်ရန် တော်လှန်သောနည်းလမ်းသစ်တစ်ခု၏အစကို အမှတ်အသားပြုခဲ့သည်။

Multi-Party Computation သည် မည်သို့အလုပ်လုပ်သနည်း။

MPC သည် ပါတီများစွာကြားတွင် ကုဒ်ဝှက်ထားသော ဒေတာအပိုင်းများကို ခွဲခြမ်းပြီး မျှဝေရန်အတွက် လျှို့ဝှက်မျှဝေခြင်းနှင့် Homomorphic ကုဒ်ဝှက်ခြင်းကဲ့သို့သော လျှို့ဝှက်စာဝှက်စနစ်များကို အသုံးပြုသည်။ လျှို့ဝှက်မျှဝေခြင်းတွင် အချက်အလက်အပိုင်းအစများစွာကို အစိတ်အပိုင်းများစွာသို့ ပိုင်းခြားခြင်းပါဝင်ပြီး ပါတီတစ်ခုစီသည် တစ်လုံးတစ်စတည်းသာရရှိပြီး ၎င်းတို့အနက်မှတစ်ခုက ဒေတာအပြည့်အစုံသို့ဝင်ရောက်ခွင့်မရှိဟု ဆိုလိုသည်။ Homomorphic ကုဒ်ဝှက်ခြင်းကို အသုံးပြုပြီး ကုဒ်ဝှက်ထားသော ဒေတာများပေါ်တွင် တွက်ချက်မှုများကို ဖွင့်ရန်အတွက် အသုံးပြုသည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ ၎င်းတို့သည် အရေးကြီးသော အချက်အလက်များကို စာသားပုံစံဖြင့် ထုတ်ဖော်ခြင်းမပြုပါ။

Multi-Party Computation အလုပ်လုပ်ပုံ ဥပမာ

ကုမ္ပဏီသုံးခုဖြစ်သည့် A၊ B နှင့် C တို့သည် ပရောဂျက်တစ်ခုတွင် ပူးပေါင်းလိုသော်လည်း ၎င်းတို့၏ အရေးကြီးသောအချက်အလက်များကို မျှဝေရန် အချင်းချင်း မယုံကြဟု ဆိုကြပါစို့။ MPC ဖြေရှင်းချက်များအား အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့အချင်းချင်း ဒေတာကို လုံခြုံစွာခွဲခြမ်းနိုင်ပြီး ၎င်းတို့ထဲမှ တစ်ဦးတစ်ယောက်မှ သတင်းအချက်အလက်အကြမ်းကို ရယူခွင့်မရှိသဖြင့် ၎င်းတွင် တွက်ချက်မှုများကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

ပထမ၊ A၊ B နှင့် C သည် ၎င်းတို့၏ အချက်အလက်များကို အစိတ်အပိုင်းများစွာသို့ ခွဲထုတ်ရန် လျှို့ဝှက်မျှဝေမှု algorithms ကို အသုံးပြုမည်ဖြစ်သည်။ ထို့နောက် ကုမ္ပဏီတစ်ခုစီသည် ဤအပိုင်းများကို homomorphic ကုဒ်ဝှက်ခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များသုံးပြီး ကုဒ်ဝှက်ပြီး အခြားပါဝင်သူနှစ်ဦးထံ ပေးပို့မည်ဖြစ်သည်။ ယခုအခါတွင်၊ ပါတီသုံးခုစလုံးသည် တစ်ခုနှင့်တစ်ခု ဒေတာအပိုင်းအစများကို ကုဒ်ဝှက်ထားသော်လည်း ၎င်းတို့အနက်မှ တစ်ခုမှ ၎င်းကို ၎င်းတို့ကိုယ်တိုင် ကုဒ်ဝှက်ပြီး အချက်အလက်အစုံအလင်ကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်မည်ဖြစ်သည်။

ထို့နောက်၊ A၊ B နှင့် C သည် ၎င်းကို ကုဒ်ဝှက်ထားစရာမလိုဘဲ ကုဒ်ဝှက်ထားသော အချက်အလက်ပေါ်တွင် တွက်ချက်မှုများကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ဆိုလိုသည်မှာ ပါဝင်သူတိုင်းသည် ပရောဂျက်တွင် ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်နိုင်ဆဲဖြစ်သော်လည်း ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်ပံ့ပိုးမှုများကိုသာ မြင်တွေ့နိုင်သည်။ နောက်ဆုံးအနေနဲ့၊ ဒီပါဝင်သူတွေဟာ တစ်ယောက်နဲ့တစ်ယောက်ရဲ့ အကြမ်းထည်ဒေတာကို သုံးစွဲခွင့်မရှိတာကြောင့် သူတို့ရဲ့ကိုယ်ပိုင်အချက်အလက်တွေ လုံခြုံကြောင်း သေချာစေနိုင်ပါတယ်။

MPC ကို အဘယ်ကြောင့် privacy-preserving computation ဟုခေါ်သနည်း။

ဒေတာသည် ယနေ့ကမ္ဘာတွင် အစားထိုး၍မရသော ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ ကမ္ဘာ့တော်လှန်ရေးနှင့် အတိုးတက်ဆုံးသော တိုးတက်မှုများစွာကို ၎င်းနှင့် တိုက်ရိုက်ခြေရာခံနိုင်သည်။ သို့သော် ဒေတာမျှဝေခြင်းသည် မကြာခဏဆိုသလို ကိုယ်ရေးကိုယ်တာချိုးဖောက်မှုများ သို့မဟုတ် ထိန်းချုပ်မှုဆုံးရှုံးခြင်း၏ မရေမတွက်နိုင်သော အန္တရာယ်များပါရှိသည်။

Multi-Party Computation (MPC) သည် ဤပြဿနာအတွက် တီထွင်ဖန်တီးမှုရှိသော ဖြေရှင်းချက်တစ်ခု ပံ့ပိုးပေးထားပြီး ပါတီများသည် အခြားသူများ၏ အချက်အလက် သို့မဟုတ် ၎င်းတို့၏ ကိုယ်ပိုင်အချက်အလက်များ၏ ဘေးကင်းမှုကို မထိခိုက်စေဘဲ အချို့သောဒေတာအမျိုးအစားများကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်သည့် အွန်လိုင်းလေထုအသစ်ကို ဖန်တီးရန် ကူညီပေးပါသည်။

MPC သည် ရလဒ်များမှလွဲ၍ မည်သည့်ဒေတာကိုမျှ ဖော်ပြခြင်းမရှိသော လုံခြုံသော အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုသည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ ပါတီများသည် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအသေးစိတ်အချက်အလက်များကိုဖော်ပြခြင်း သို့မဟုတ် အခြားသူများ၏ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအခွင့်အရေးများကိုချိုးဖောက်ခြင်းမရှိဘဲ အရေးကြီးသောဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်သည်ဟု ဆိုလိုသည်။ ဤနည်းပညာသည် ၎င်းကိုကျွန်ုပ်တို့သိသည်နှင့်အမျှ ဒေတာလုံခြုံရေးကို တော်လှန်ပြောင်းလဲနိုင်ပြီး အထောက်အကူဖြစ်စေသော အချက်အလက်မျှဝေခြင်းမှအစပြုသော အခွင့်အလမ်းများဖြင့် ပြည့်နေသော လုံခြုံသောအနာဂတ်အတွက် လမ်းခင်းပေးနိုင်သည်။

Multi-Party Computation Solutions ၏ အကျိုးကျေးဇူးများ

MPC ဖြေရှင်းချက်များသည် ကျယ်ပြန့်သောအကျိုးကျေးဇူးများအပါအဝင်၊

• လုံခြုံရေးတိုးမြှင့်ခြင်း – ကုဒ်ဝှက်ထားသော ဒေတာအပိုင်းများကို ပိုင်းခြားပြီး မည်သည့်ဒေတာအကြမ်းကိုမဆို မည်သည့်အချက်တွင်မျှ မဖော်ပြခြင်းဖြင့်၊ MPC သည် မည်သည့်ပါတီမှ အချက်အလက်အားလုံးကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်မည်မဟုတ်ကြောင်း သေချာစေသည်။ ၎င်းသည် PII သို့မဟုတ် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာမှတ်တမ်းများကဲ့သို့ အလွန်အကဲဆတ်သော အချက်အလက်များကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် အကောင်းဆုံးဖြေရှင်းချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။

• ပိုမိုကောင်းမွန်သောကိုယ်ရေးကိုယ်တာ- ပါဝင်သူတိုင်းသည် အလုံးစုံဒေတာအစုံ၏တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းကိုသာလက်ခံရရှိပြီး မည်သည့်ပါတီကမျှ အချက်အလက်အားလုံးကိုဝင်ရောက်ခွင့်မရှိသောကြောင့် MPC သည် ပါတီတစ်ခုမှတစ်ဦးချင်းစီ၏ကိုယ်ရေးကိုယ်တာပုံသွင်းခြင်းမှကာကွယ်ပေးခြင်းဖြင့် privacy ကိုမြှင့်တင်ပေးပါသည်။

• တိုးမြှင့်ထားသော မြန်နှုန်းနှင့် အတိုင်းအတာ- MPC ဖြေရှင်းချက်များသည် တွက်ချက်မှုများကို အပြိုင်လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး၊ ဆိုလိုသည်မှာ ၎င်းတို့သည် ဒေတာအများအပြားကို လျင်မြန်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်သည်ဟု ဆိုလိုသည်။ ၎င်းသည် လုပ်ဆောင်ရန် ကွန်ပြူတာ စွမ်းအားများစွာ လိုအပ်သည့် machine learning ကဲ့သို့သော အလုပ်များအတွက် အထူးအကျိုးရှိသည်။

Multi-Party Computation Solutions ၏ အားနည်းချက်များ

MPC ဖြေရှင်းချက်များ၏ အဓိက အားနည်းချက်များမှာ-

• ပိုမိုမြင့်မားသောကုန်ကျစရိတ်- MPC ဖြေရှင်းချက်ကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းနှင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် သမားရိုးကျ ကွန်ပျူတာနည်းပညာများထက် အရင်းအမြစ်များ ပိုမိုလိုအပ်သည်။ ၎င်းတွင် စနစ်ထည့်သွင်းမှုအတွက် လိုအပ်သော ဟာ့ဒ်ဝဲ၊ ဆော့ဖ်ဝဲနှင့် အခြားကိရိယာများကို ဝယ်ယူရန် ပါဝင်သည်။

• ရှုပ်ထွေးမှု – MPC စနစ်တစ်ခု တည်ဆောက်ခြင်းသည် လိုအပ်သော ထပ်လောင်း cryptography နည်းပညာများကြောင့် ရှုပ်ထွေးနိုင်သည်။ ပါတီအများအပြားတွင် မည်သည့်ပြဿနာများကိုမဆို ဖြေရှင်းရန်လိုအပ်သောကြောင့် ၎င်းသည် ပြဿနာဖြေရှင်းခြင်းနှင့် အမှားရှာရန်ခက်ခဲစေသည်။

• နှေးကွေးသော မြန်နှုန်းများ – MPC ဖြေရှင်းချက်များသည် ကုဒ်ဝှက်ထားသော ဒေတာတွင် တွက်ချက်မှုများကို လုပ်ဆောင်နေသောကြောင့် ၎င်းတို့သည် သမားရိုးကျ ကွန်ပြူတာလုပ်ငန်းစဉ်များထက် မကြာခဏ နှေးကွေးနိုင်ပါသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ ကွန်ပြူတာဆိုင်ရာ ပါဝါအမြောက်အမြား လိုအပ်သော အလုပ်များကို ပြီးမြောက်ရန် အချိန်ပိုကြာနိုင်သည်။

လက်တွေ့ကမ္ဘာတွင် MPC အက်ပ်များ

မျိုးရိုးဗီဇစမ်းသပ်ခြင်း

မျိုးရိုးဗီဇဆိုင်ရာ ပညာရှင်များသည် မျိုးရိုးဗီဇဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် MPC ကို အသုံးပြုသည်။ အင်တာနက်ပေါ်တွင် ကုန်ကြမ်း DNA အစီအမံများကို ပေးပို့မည့်အစား၊ ပါတီတစ်ခုစီသည် ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်ဒေတာကို ကုဒ်ဝှက်ပြီး MPC မှ ရလဒ်များကို နှိုင်းယှဉ်၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာကာ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်သည့် ပြင်ပအဖွဲ့အစည်းတစ်ခုစီထံ ပေးပို့မည်ဖြစ်သည်။

ဘဏ္transactionsာရေးအရောင်းအ

ငွေကြေးလွှဲပြောင်းမှုများကို လုံခြုံစေရန် MPC ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ အချက်အလက်အားလုံးကို အပိုင်းပိုင်းများစွာခွဲ၍ လုံခြုံသော MPC ပတ်ဝန်းကျင်တွင် လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် ၎င်းကို မည်သည့်ပါတီကမျှ အချက်အလက်အားလုံးကို ရယူသုံးစွဲခွင့်မရှိကြောင်း သေချာစေသည်။ privacy သည် အရေးအကြီးဆုံးဖြစ်သည့် cryptocurrency ဖလှယ်မှုများကဲ့သို့သော ဒစ်ဂျစ်တယ်ငွေပေးချေမှုဖြေရှင်းနည်းများအတွက် စံပြဖြစ်စေသည်။

ဆေးဘက်ဆိုင်ရာသုတေသန

ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဒေတာ အများအပြားကို မျှဝေပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် MPC ဖြေရှင်းချက်များကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ မပေးပို့မီ ဒေတာကို ကုဒ်ဝှက်ခြင်းဖြင့်၊ ပါတီတစ်ခုစီသည် အခြားသူတစ်ဦး၏ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ သို့မဟုတ် လုံခြုံရေးကို ထိခိုက်မှုမရှိဘဲ အချို့သော အချက်အလက်များကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်သည်။ ၎င်းသည် MPC သည် လက်တွေ့စမ်းသပ်မှုများနှင့် အရေးကြီးသောလူနာဒေတာများပါ၀င်သည့် အခြားသုတေသနပရောဂျက်များအတွက် စံပြဖြေရှင်းချက်တစ်ခုဖြစ်စေသည်။

blockchains တွင်ဝင်ရောက်ခြင်းအဆင့်

MPC သည် အမျိုးမျိုးသော ဒစ်ဂျစ်တယ် လက်မှတ်များကို ကာကွယ်နိုင်သည်။ blockchain စီမံကိန်းများ။ ပါဝင်သူအများအပြားကြားတွင် လက်မှတ်ကို ပိုင်းခြားပြီး ပါတီတစ်ခုမှ လက်မှတ်တစ်ခုလုံးကို ဝင်ရောက်ခွင့်မရှိစေဘဲ ယင်းကို အောင်မြင်ခဲ့သည်။ ၎င်းသည် ပါတီတစ်ခုမှ အပေးအယူလုပ်ခံရသော်လည်း ဒစ်ဂျစ်တယ်လက်မှတ်များသည် လုံခြုံပြီး အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေကြောင်း သေချာစေသည်။

MPC အတွက် လုံခြုံသော အခြားရွေးချယ်စရာများ

ရေးနည်းများ

လျှို့ဝှက်ရေးနည်းများ သည် ကျွန်ုပ်တို့အား အရေးကြီးသော အချက်အလက်များကို လုံခြုံစွာ သိမ်းဆည်းရန်နှင့် ပို့လွှတ်နိုင်စေသည့် ကွန်ပျူတာလုံခြုံရေး၏ အဓိကအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤရည်ရွယ်ချက်အတွက်အသုံးပြုသော အဓိက ကုဒ်ဝှက်နည်းလမ်းနှစ်ခုမှာ homomorphic ကုဒ်ဝှက်ခြင်းနှင့် သုညအသိပညာအထောက်အထားများဖြစ်သည်။

Homomorphic encryption သည် privacy ကိုမထိခိုက်စေဘဲ ဒေတာကို လုံခြုံစွာ မျှဝေရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေမည့် ကုဒ်ဝှက်ထားသော ဒေတာများကို တွက်ချက်ခြင်းမပြုဘဲ တွက်ချက်မှုကို လုပ်ဆောင်ရန် သင်္ချာဖော်မြူလာများကို အသုံးပြုပါသည်။

သုညအသိပညာအထောက်အထားများသည် အချက်အလက်များ၏အသေးစိတ်ဖော်ပြခြင်းမရှိဘဲ အမှန်တရားကိုအတည်ပြုရန် သင်္ချာနည်းပညာများကို ပံ့ပိုးပေးကာ လျှို့ဝှက်အချက်အလက်များကိုကိုင်တွယ်ရာတွင် အလွန်အသုံးဝင်စေပါသည်။

cryptography တွင်အသုံးပြုသည့် အခြားသောနည်းပညာမှာ differential privacy ဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းသည် စုဆောင်းထားသော data သို့ randomness ပမာဏကို ပေါင်းထည့်ကာ အသုံးပြုသူများ၏ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအသေးစိတ်အချက်အလက်များကို ရယူခြင်းမှ ကင်းဝေးစေပါသည်။ အခြေခံအားဖြင့်၊ ကုဒ်ဝှက်စနစ်နည်းလမ်းများသည် လုံခြုံရေးအလွှာတစ်ခုတိုးမြင့်ပေးပြီး ဒေတာချိုးဖောက်မှုများမှကာကွယ်ပေးခြင်းဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ဒေတာများကို ပိုမိုထိန်းချုပ်နိုင်စေပါသည်။

AI/ML ကျောထောက်နောက်ခံပြု နည်းလမ်းများ

AI/ML-ကျောထောက်နောက်ခံပြုထားသောနည်းလမ်းများသည် လျှို့ဝှက်မှုဖြင့်မောင်းနှင်သော ပဏာမလုပ်ဆောင်မှုများ၏ မျိုးဆက်သစ်များကို စွမ်းဆောင်နိုင်စေရန် ကူညီပေးပါသည်။ ဤအပြောင်းအရွှေ့ကို အထောက်အကူဖြစ်စေသော အဓိကနည်းပညာနှစ်ခုမှာ ပေါင်းစပ်ဒေတာနှင့် ဖက်ဒရယ်ဆိုင်ရာ သင်ယူမှုဖြစ်သည်။

Synthetic data သည် အစစ်အမှန်အချက်အလက်များကို အမှန်တကယ်အသုံးမပြုဘဲ သက်ဆိုင်ရာဝိသေသလက္ခဏာများ ဖြန့်ဖြူးမှုကို ထပ်တူပြုသည့် ဒေတာအချက်များအား ဖန်တီးပေးသည့် ဉာဏ်ရည်တုပုံစံတစ်ခုဖြစ်သည်။

Federated Learning သည် ဒေတာအတွဲများစွာကို လေ့လာသုံးသပ်သူများသည် ၎င်းတို့တွင် သိမ်းဆည်းထားသည့် မည်သည့်လျှို့ဝှက် သို့မဟုတ် ထိလွယ်ရှလွယ် အချက်အလက်များကို အလျှော့မပေးဘဲ တစ်ပြိုင်နက် လေ့ကျင့်ပေးသည့် ဖြန့်ဝေသည့် စက်သင်ယူမှုနည်းပညာပုံစံတစ်ခုဖြစ်သည်။

ဤနည်းလမ်းနှစ်ခုလုံးသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သောတိကျမှုနှင့် ခိုင်မာသောဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာကာကွယ်မှုများကို အစမှအဆုံးထိလုပ်ဆောင်နိုင်စေပြီး ပိုမိုသေချာသောဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။

ကောက်ချက်

MPC သည် ဒေတာအစုံအလင်ကို အပြည့်အ၀သုံးခွင့်မရှိသော ပါတီများစွာကြားတွင် လုံခြုံသောဒေတာလုပ်ဆောင်မှုကို ပံ့ပိုးပေးသည့် တိုး၍လာလူကြိုက်များသောနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် လျှို့ဝှက်မျှဝေခြင်းနှင့် homomorphic ကုဒ်ဝှက်ခြင်းကဲ့သို့သော လျှို့ဝှက်စာဝှက်စနစ်များကို အသုံးပြုပြီး ဒေတာအပိုင်းအစများကို ခွဲခြမ်းကာ ကုဒ်ဝှက်ရန်အတွက် ပါဝင်သူများထဲမှ မည်သူတစ်ဦးတစ်ယောက်မျှ ၎င်းမှဒေတာအကြမ်း သို့မဟုတ် ပရိုဖိုင်ကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်မည်မဟုတ်ကြောင်း သေချာစေသည်။

လုံခြုံရေးတိုးမြှင့်ခြင်း၊ ပိုမိုကောင်းမွန်သော ကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော မြန်နှုန်းနှင့် အတိုင်းအတာတို့ အပါအဝင် ၎င်း၏အကျိုးကျေးဇူးများစွာဖြင့် MPC ဖြေရှင်းချက်များသည် အရေးကြီးသောဒေတာများကို လုံခြုံပြီး ထိရောက်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်ရန် အဖွဲ့အစည်းများအတွက် အစွမ်းထက်သောဖြေရှင်းချက်တစ်ခု ပေးဆောင်ပါသည်။