Privatsphäre ist ein großes Thema. In unserem Artikel stellen wir eine Methode vor, die großes Potenzial beinhaltet: Multi-Party-Computation (MPC), oder auf Deutsch Mehrparteien-Berechnung. Es handelt sich um eine Verschlüsselungstechnik, die es ermöglicht, gemeinsame Berechnungen über private Daten durchzuführen, ohne dass die einzelnen Parteien ihre Daten gegenseitig offenlegen müssen. Dabei können mehrere Beteiligte (Parteien) gemeinsam an einer Berechnung teilnehmen und dabei ihre Eingabedaten geheim halten. Trotz dieser Geheimhaltung sind die Ergebnisse der Berechnungen so genau, als ob die Daten vollständig geteilt worden wären – ohne dass jedoch die Privatsphäre der individuellen Datenquellen verletzt wird.

Durch eine Kombination mit anderen Systemen kann, je nach Situation, die Privatsphäre teilweise aufgelöst werden. Weiter unten wird erläutert, dass Banken das Multi-Party-Computation (MPC) zur Betrugserkennung nutzen können. Dabei wissen sie nicht, wer betrogen hat. Wird jedoch die hauseigene Kundendatenbank und Transaktionshistorie durchforstet, kann über Vergleiche der Betrüger ausfindig gemacht werden. In diesem Fall gilt nicht mehr die absolute Privatsphäre des Multi-Party-Computation (MPC), sondern nur jene, die durch die Datenschutzerklärung der Bank gewährleistet wird.

Im Beitrag von Cointelegraph wird ein Überblick über das Multi-Party-Computation (MPC) vermittelt und einige Anwendungsbeispiele aufgezeigt. Obwohl der Artikel bereits vom November 2023 stammt, hat er nichts an seiner Aktuallität eingebüßt.

Multiparty-Computation (MPC): Ihre Auswirkungen auf die Blockchain-Innovation

Tiago Serôdino – 01. November 2023

Voraus zu sein bedeutet nicht nur, aktuelle Trends anzunehmen; es geht darum, zu erkennen, wo die nächste Welle der Innovation liegt.

Die Entwicklung der Blockchain-Sicherheit und -Privatsphäre

Die Blockchain-Technologie hat sich zu einer grundlegenden Komponente im technologischen Bereich entwickelt. Aber mit ihrem Wachstum steigt auch der Bedarf an Privatsphäre. Zero-Knowledge-Proofs (ZKP) [siehe unseren Artikel zu den Zero-Knowledge-Proofs] entstanden als Lösung und jetzt gibt es einen neuen Mitspieler namens Multiparty-Computation (MPC – Mehrparteien-Berechnung).

Stelle dir vor, du beweist, dass du ein Geheimnis hast, ohne es zu enthüllen. Das ist Zero-Knowledge-Proofs ZKP, das die Transaktionsprivatsphäre in einem transparenten System gewährleistet. Aber es hat seine Herausforderungen – insbesondere seine Rechenanforderungen.

Denke bei Multi-Party-Computation (MPC) an eine Gruppe von Menschen, die ein Puzzle lösen, ohne ihre Teile zu zeigen – Zusammenarbeit ohne Enthüllung. In der Blockchain-Welt ist Vertrauen äußerst wichtig, aber Privatsphäre ist entscheidend. Multi-Party-Computation (MPC) könnte eine neue Perspektive bieten und es den Nutzern potenziell ermöglichen, beide dieser Anliegen anzugehen.

Zero-Knowledge-Proofs vs. Multiparty-Computation: Ein kurzer Vergleich

Im Bereich der Privatsphäre von Blockchain-Technologien stechen zwei Technologien hervor: Zero-Knowledge-Proofs (ZK) und Multiparty-Computation (MPC).

Zero-Knowledge-Proofs

Zero-Knowledge-Proofs (ZK) sind wie ein Zaubertrick: Sie beweisen das Wissen, ohne das Geheimnis preiszugeben. Sie sind hervorragend geeignet, um Transaktionsprivatsphäre zu gewährleisten, können jedoch insbesondere in größeren Netzwerken ressourcenintensiv sein.

Multiparty-Computation

Multiparty-Computation (MPC) dreht sich um Zusammenarbeit. Stell es dir vor wie eine Gruppe, die gemeinsam ein Puzzle zusammensetzt, ohne ihre einzelnen Teile zu zeigen. MPC ist effizient, skaliert gut und kann für bestimmte Anwendungsfälle effizienter als Zero-Knowledge-Proofs (ZK) sein. Während Zero-Knowledge-Proofs (ZK) mit Solo-Zaubertricks beeindruckt, harmonisiert Multiparty-Computation (MPC) den kollektiven Einsatz. Die Wahl zwischen ihnen hängt von den spezifischen Anforderungen einer Blockchain-Anwendung ab.

Reale Anwendungsfälle: Kombination von Multiparty-Computation (MPC) und Blockchain

Wenn Multiparty-Computation (MPC) auf Blockchain trifft, entfacht diese Fusion eine Vielzahl von Anwendungen:

• Verhindern von Front-Running auf DEXs: Multiparty-Computation (MPC) verhindert Front-Running, indem es Transaktionsaufträge sicher verschleiert und verarbeitet, sodass kein Teilnehmer die Transaktion eines anderen einsehen oder darauf reagieren kann, bevor sie ausgeführt wird. [Front-Running bezieht sich auf das Ausnutzen von Informationen über bevorstehende Transaktionen, um sich einen Vorteil zu verschaffen, indem man vor der Ausführung dieser Transaktionen handelt.]
• Finanztransaktionen: Banken können gemeinsam Betrug erkennen, indem sie Muster analysieren, ohne Einzelheiten zu individuellen Transaktionen preiszugeben.
• Lieferkettenmanagement: Marken können die Herkunft von Produkten überprüfen, um deren Echtheit zu gewährleisten, ohne Handelsgeheimnisse preiszugeben. Dies ist ein Segen für Branchen, in denen Transparenz und Vertraulichkeit koexistieren müssen.
• Wahlsysteme: Multiparty-Computation (MPC) kann das Wählen revolutionieren, von nationalen Wahlen bis zu Entscheidungen in Unternehmensvorständen. Wähler können ihre Stimmen abgeben mit der Gewissheit sowohl von Transparenz als auch von Privatsphäre.
• Gesundheitswesen: Forschungseinrichtungen können Patientendaten für Studien bündeln, ohne die Privatsphäre Einzelner zu kompromittieren. Dies kann ein Schritt nach vorn in der gemeinsamen medizinischen Forschung sein.
• Digitale Identitätsüberprüfung: Nutzer können ihre Identität auf digitalen Plattformen beweisen, ohne persönliche Daten preiszugeben, was die Online-Sicherheit und den Datenschutz erhöht.
• Gemeinsame Analytik: Unternehmen können gemeinsam Markttrends und Daten analysieren, ohne sensible Geschäftsinformationen zu teilen, was die Zusammenarbeit in der Branche fördert.
• Unterhaltung und Medien: Inhaltsanbieter können das digitale Rechtemanagement sicherstellen, indem sie den Benutzerzugriff überprüfen, ohne dabei die Privatsphäre der Nutzer zu beeinträchtigen.
• Immobilien: Immobilientransaktionen können authentifiziert werden, sodass alle Parteien ihre Verpflichtungen erfüllen, ohne ihre Verhandlungsstrategien preiszugeben.
• Geheime Auktionen: Multiparty-Computation (MPC) gewährleistet die Integrität von geheimen Auktionen, indem Gebote kollektiv berechnet werden, ohne dass irgendein individuelles Gebot dem Auktionator oder anderen Bietern offenbart wird, wodurch vollständige Vertraulichkeit bis zum Abschluss der Auktion gewahrt bleibt.
• Vertrauliche Umfragen: Damit ist es möglich, sensible Daten zu sammeln und zu analysieren, ohne individuelle Antworten offenzulegen.
• Gemeinsames KI/ML-Training: Es ermöglicht das Training von maschinellen Lernmodellen auf aggregierten Daten, ohne direkten Zugriff auf die zugrundeliegenden Daten.
• Zielgerichtete Werbung ohne Profilbildung: Erstellung zielgerichteter Werbeanzeigen basierend auf Benutzerkriterien, ohne individuelle Nutzerdaten offenzulegen.
• Arzneimittelforschung: Sicherer Austausch von chemischen und pharmazeutischen Daten für kollaborative Forschung, ohne proprietäre Verbindungen preiszugeben.

Da sich Multiparty-Computation (MPC) stärker in die Blockchain integriert, erweitert sich der Horizont der Möglichkeiten. Es kann eine Umgebung fördern, in der Zusammenarbeit und Datenschutz keine Kompromisse sind – sondern Partner.

Transparenz und Datenschutz

Während die Blockchain-Gemeinschaft seit Langem mit der Herausforderung ringt, Transparenz mit Datenschutz in Einklang zu bringen, bietet Multiparty-Computation (MPC) eine überzeugende Lösung. Es geht nicht nur darum, Daten zu verstecken; es geht darum, Daten zu berechnen und gemeinsam zu nutzen, ohne sie jemals preiszugeben.

Die Effizienz von Multiparty-Computation (MPC), insbesondere in Szenarien mit mehreren Beteiligten, hebt es hervor. Ob es sich um Banken handelt, die gemeinsam betrügerische Aktivitäten aufdecken, oder um Unternehmen, die bei der Datenanalyse zusammenarbeiten, ohne proprietäre Informationen preiszugeben, die Anwendungen von Multiparty-Computation (MPC) sind sowohl umfangreich als auch vielseitig.

Eine kurze Geschichte von Multiparty-Computation (MPC)

Das Konzept des Multiparty-Computation (MPC): ein wesentlicher Pfeiler der Kryptographie, machte seine ersten Schritte in den frühen 1980er Jahren, als Andrew Yao eine theoretische Lösung für ein Szenario vorstellte, das als „Millionärsproblem“ bekannt ist. (Vgl. Encyclopedia) Dieses Problem beinhaltete einen Weg für Millionäre, herauszufinden, wer von ihnen der Reichste war, ohne ihr tatsächliches Vermögen preiszugeben. Yaos Theorie war revolutionär: Sie deutete darauf hin, dass Parteien gemeinsam Berechnungen über ihre Eingaben durchführen könnten, während sie diese Eingaben geheim hielten, und legte damit den Grundstein für komplexe datenschutzbewahrende Protokolle.

Da Branchen die Bedeutung des Datenschutzes zunehmend erkennen – sowohl aus regulatorischen Gründen als auch im Hinblick auf das Vertrauen der Verbraucher – werden Optionen wie Multiparty-Computation (MPC) zu einer potenziellen Lösung. Es bietet einen Weg, die Vorteile gemeinsam genutzter Daten zu nutzen, ohne die damit verbundenen Risiken.

Den Trends voraus bleiben

Im dynamischen Bereich der Blockchain-Technologie ist es leicht, sich auf das Vertraute zu fixieren. Zero-knowledge proofs (Nullwissenbeweise) haben viel Aufmerksamkeit erregt, und das zu Recht. Aber in dieser Fokussierung auf Zero-knowledge proofs (ZK) besteht ein Risiko: das Potenzial anderer aufstrebender Optionen zu übersehen.

Voraus zu sein, bedeutet nicht nur, sich aktuellen Trends hinzugeben; es geht darum, zu erkennen, wo die nächste Innovationswelle zu erwarten ist. Im lebhaften Umfeld der Blockchain-Technologien sind Zero-knowledge proofs feste Bestandteile des Datenschutzes. Es handelt sich nicht um eine Rivalität zwischen Zero-knowledge proofs (ZK) und Multiparty-Computation (MPC). Während Zero-knowledge proofs (ZK) die Verteidigungsmechanismen stärkt, erweitert Multiparty-Computation (MPC) die Möglichkeiten und bietet einen Vorteil, der nicht darin besteht, zu dominieren, sondern Neues zu schaffen.

Quelle: Cointelegraph

Privatsphäre und Datenschutz

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