MPC Uygulamaları: Özel Küme Kesişimi ve Makine Öğrenmesi

MPC, teoriyi pratiğe dönüştürür. Özel Kümelerin Kesişimi (PSI) ve gizliliği koruyan makine öğrenimi, günümüzde sektörde en yaygın kullanılan iki MPC uygulamasıdır.

PSI: Alice'in A kümesi, Bob'un B kümesi vardır. A\B veya B\A içindeki öğeleri öğrenmeden A∩B'yi hesaplarlar. Google/Apple temas takibinde, reklam sahtekârlığı tespitinde ve tehdit istihbaratı paylaşımında kullanılır.

Her iki kümeyi özetleyip karşılaştırmak, kümeler küçükse güvenli değildir; saldırgan tüm öğeleri dener. Güvenli bir PSI, kesişimin boyutunun bile gizli kalmasını (veya yalnızca kesişimin açığa çıkarılmasını) gerektirir.

Gizli PRF (OPRF): Bob, Alice'in öğeleri üzerinde onları öğrenmeden bir PRF hesaplar. Alice, A'daki her x∈A için PRF(k, x) değerini alır. Bu değerleri Bob'un B'deki y∈B için önceden hesapladığı PRF(k, y) değerleriyle karşılaştırır.

Devre PSI, kesişimi bir MPC devresi içinde hesaplar ve hangi öğelerin kesiştiğini açığa çıkarmadan kesişim öğeleri üzerinde ek hesaplamalar yapılmasına olanak tanır (örneğin, satın alma tutarlarının toplanması).

PPML, birden çok tarafın verileri üzerinde eğitim gerçekleştirir veya çıkarım çalıştırır. Federatif öğrenme verileri yerel tutar; MPC ise daha ileri gider — model veya birleştirilmiş gradyanlar bile gizli olarak paylaştırılır.

Google'ın 2017 tarihli güvenli birleştirme protokolünde her client, gradyan güncellemesini gizli olarak paylaştırır. Sunucu yalnızca toplamı yeniden oluşturur. Bireysel güncellemeler, sunucuya karşı bile hiçbir zaman açığa çıkarılmaz.

CrypTen (Facebook/Meta) ve MOTION, PyTorch tarzı sinir ağlarının gizli olarak paylaştırılmış girdiler üzerinde çalıştırılmasını destekler. Doğrusal katmanlar ucuzdur; doğrusal olmayan işlemler (ReLU) Boole'dan aritmetiğe dönüştürme gerektirir.

ReLU(x) = max(0,x), x'in 0 ile karşılaştırılmasını gerektirir — bu, doğrusal olmayan ve aritmetik olmayan bir işlemdir. Bu işlem, gizli devreler veya bit ayrıştırma ile gerçekleştirilir ve PPML'deki en büyük maliyet kalemidir.

Apple'ın Private Relay'i PSI kullanır. Meta, özel reklam ölçümü için MPC kullanır. IETF PRIO protokolü (Firefox Telemetry'de kullanılır) gizli olarak paylaştırılmış birleştirilmiş istatistikleri kullanır.

OPRF tabanlı PSI'da PRF anahtarını hangi taraf tutar ve diğer taraf ne öğrenir?

PSI, tarafların küme kesişimini OPRF aracılığıyla gizli biçimde hesaplamasını sağlar. Devre PSI, kesişim verileri üzerinde ek hesaplamalar yapılmasını mümkün kılar. PPML, federatif öğrenme birleştirmesi ve şifrelenmiş girdiler üzerinde model çıkarımı için MPC kullanır. ReLU, PPML'deki temel maliyet darboğazıdır.