Доверяй, но проверяй: сегодня мы расскажем о перспективной научной тематике кафедры, а именно — о том, как современная криптография решает парадокс цифровой эпохи.
Сергей Владимирович Запечников, профессор, старший научный сотрудник, доктор технических наук, окончил МИФИ в 1997 году и преподает в нашем университете уже более 25 лет — целая жизнь! Научные интересы Сергея Владимировича охватывают две актуальные области современной криптографии: конфиденциальные и проверяемые вычисления.
Конфиденциальные вычисления — это протоколы взаимодействия между двумя или более участниками, каждый из которых обладает собственными конфиденциальными данными. При этом участники стремятся совместно вычислить некоторую функцию таким образом, чтобы:
a) все получили доступ к результатам вычислений;
b) входные и промежуточные данные не раскрывались другим участникам или третьим лицам.
Яркий пример применения — конфиденциальное машинное обучение: один участник располагает обучающей выборкой, но не имеет вычислительных ресурсов, другой участник обладает ресурсами для обучения, но хочет сохранить параметры модели как интеллектуальную собственность. При этом модель должна оставаться доступной для выполнения прогнозов, а данные запросов конфиденциальными. Сегодня существует множество моделей машинного обучения — от простых (решающие деревья, линейная регрессия) до сложных (GPT-подобные архитектуры).
Решаться эти задачи могут очень по-разному:
a) Гомоморфное шифрование
b) Схемы разделения секрета
c) Зашифрованные логические схемы
Проверяемые вычисления — это протоколы, позволяющие убедиться в корректности выполнения вычислений без их полного повторения. Особенности: 1) доказывающий предоставляет компактное доказательство, 2) поверяющий может верифицировать результат с высокой точностью, 3) поддерживаются доказательства с нулевым разглашением (ZKP), когда проверяющий не получает информации о секретных данных.
Применение таких доказательств в блокчейн-технологиях и машинном обучении:
● Конфиденциальные транзакции
● Подтверждение валидности операций без раскрытия деталей
● Проверка соблюдения правил (платежеспособность, сохранение баланса)
○ Верификация процесса обучения моделей
○ Контроль корректности применения моделей
Универсальные системы доказательства для проверки вычислений почти любого вида – одна из самых сложных современных технологий в сфере информационной безопасности.
