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  • Protección de la privacidad en las urnas con cómputo multipartidista seguro

    El profesor de informática Tiark Rompf, izquierda, y el investigador principal Milind Kulkarni, un profesor de ingeniería eléctrica e informática, son parte de un proyecto que combinará lenguajes de programación e investigación de seguridad para ayudar a generar confianza computacional. Su proyecto, llamado HACCLE, está recibiendo fuding de la Actividad de Investigación Avanzada de Inteligencia, una organización dentro de la Oficina del Director de Inteligencia Nacional. Crédito:Foto de la Universidad de Purdue / Vincent Walter

    Poco después del comienzo del nuevo año, Los estadounidenses de todo el país comenzarán a regresar a los colegios electorales para votar en las primarias presidenciales. La confianza que tengan en el proceso de votación podría depender de algo llamado "cómputo multipartidista seguro".

    El cálculo seguro de varias partes permite que diferentes partes trabajen juntas y resuelvan un problema. Puede, por ejemplo, mantenga las ofertas privadas durante una subasta o garantice la privacidad durante la votación electoral. Más importante, permite la confianza en las interacciones sociales y comerciales.

    Los investigadores de ingeniería informática y ciencias de la computación de Purdue están trabajando juntos para encontrar la respuesta.

    El proyecto, denominada Criptografía composicional de alta seguridad:lenguajes y entornos (HACCLE), está trabajando para utilizar las áreas de seguridad y lenguaje de programación para resolver las preguntas y obstáculos creados por los métodos actuales.

    "El desafío es que hay una amplia gama de preguntas que deben abordarse al desarrollar esas aplicaciones, "dijo Milind Kulkarni, profesor asociado de ingeniería eléctrica e informática, quién está liderando el proyecto. "Y cada vez que responda a estas preguntas de manera diferente, Se necesita un esfuerzo heroico de los expertos en criptografía para ofrecer una solución eficaz ".

    Kulkarni dijo que los investigadores de Purdue están trabajando para tomar la tarea de desarrollar aplicaciones seguras de múltiples partes fuera del ámbito de los expertos y hacerlas accesibles a los programadores comunes.

    HACCLE está destinado a proporcionar lenguajes de programación y la verificación, mejoramiento, y herramientas de ejecución para abordar los desafíos que se encuentran actualmente. El objetivo final es permitir a los programadores escribir aplicaciones de computación seguras entre varias partes con el mínimo esfuerzo y el máximo rendimiento.

    Los profesores adicionales involucrados en la investigación del proyecto son Tiark Rompf, Roopsha Samanta, Hemanta maji Aniket Kate, Christina Garman, Benjamin Delaware y Jeremiah Blocki, todos los profesores del Departamento de Ciencias de la Computación de Purdue. El grupo está colaborando con Reservoir Labs, una empresa de tecnología y soluciones en la ciudad de Nueva York.

    El proyecto recibió recientemente una subvención de la Actividad de Proyectos de Investigación Avanzada de Inteligencia, una organización dentro de la Oficina del Director de Inteligencia Nacional. A través de las técnicas de cómputo de cifrado homomórfico de IARPA con reducción de gastos generales, el proyecto HACCLE recibirá hasta $ 10,7 millones.

    En la actualidad, Pueden surgir varios problemas cuando dos o más partes intentan realizar un cálculo seguro. Estos van desde cuánto necesitan comunicar las partes hasta qué técnicas criptográficas específicas funcionarán mejor para implementar este trabajo.

    "Ahí es donde entra la magia de los lenguajes de programación, ", Dijo Kulkarni." Profesores en los lenguajes de programación y áreas de seguridad, ambas fortalezas en Purdue, están diseñando nuevos lenguajes específicos de dominio para escribir aplicaciones de computación seguras entre varias partes ".

    Rompf dice que la tecnología abarcará disciplinas como nunca antes.

    "Este proyecto es especialmente emocionante porque está construyendo puentes de múltiples maneras, ", dijo." Primero, entre los lenguajes de programación y la investigación en seguridad y las respectivas comunidades. Segundo, en el campus entre la Facultad de Ciencias y la Facultad de Ingeniería. El verdadero progreso solo puede lograrse cruzando fronteras, y es por eso que tendremos éxito ".

    Blocki, un profesor asistente de ciencias de la computación, dice que las nuevas herramientas pueden permitir que las organizaciones o los individuos cooperen de formas fundamentalmente nuevas, incluso si desconfían el uno del otro.

    "El cálculo seguro de varias partes permite a nuestras partes (que desconfían mutuamente) calcular cualquier función de sus datos conjuntos sin exponer ningún dato confidencial, " él dice.

    Lo explica de esta manera:digamos que hay un grupo de personas, y el objetivo es averiguar si hay parejas románticas. Cada persona escribe en nombre de la persona que le gusta. Si dos comparten un enamoramiento, ambas partes serán notificadas al final del protocolo. Que no, nadie sabrá de lo que entró una persona.

    "Como parte del proyecto, estamos trabajando para mejorar las primitivas criptográficas centrales que se utilizan en el cómputo multiparte seguro. También queremos desarrollar técnicas eficientes para ayudar a componer estas primitivas de una manera demostrablemente segura y estimar la sobrecarga del protocolo final cuando combinamos varias primitivas criptográficas diferentes, "Dijo Blocki." En última instancia, el objetivo es desarrollar un compilador que permita a un desarrollador especificar un protocolo en un lenguaje de alto nivel y luego compilar la descripción de alto nivel en un protocolo multiparte seguro y eficiente ".

    Los lenguajes permitirán a los desarrolladores escribir aplicaciones distribuidas de alto nivel para el cómputo multiparte seguro mientras especifican qué propiedades de seguridad quieren garantizar. La investigación del proyecto HACCLE también proporcionará sólidas garantías formales de que los cálculos proporcionan la funcionalidad y seguridad deseadas.


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