Исследователи из Мюнхенского технического университета разработали способ подтверждения местоположения без раскрытия точных данных, чтобы улучшить конфиденциальность. Метод Zero-Knowledge Location Privacy (ZKLP) использует математические доказательства с нулевым разглашением и числа с плавающей запятой, чтобы позволить пользователям подтвердить, что они находятся в определённой области.
Тестирование генерации доказательств для ZKLP с разрешениями от 0 до 15 для значений с плавающей точкой с фиксированной точкой (P20, P40), одинарной точностью (FP32) и двойной точностью (FP64)
Отслеживание местоположения обычно присутствует в мобильных приложениях, и часто оно происходит без ведома пользователей. Эти данные могут составить картину привычек человека и распорядка его дня, что иногда приводит к серьёзным рискам для конфиденциальности.
ZKLP позволяет пользователям доказать, что они находятся в определённой области, например, в городе или парке, не выдавая своего точного местоположения. Он основан на доказательствах с нулевым разглашением, которые проверяют утверждение, не раскрывая данные, стоящие за ним.
Исследователи представили первый набор схем доказательств с нулевым разглашением, полностью соответствующих стандарту IEEE 754 для арифметики с плавающей точкой, что обеспечивает точные вычисления и позволяет избежать ошибок, распространённых в старых системах, которые полагались на целочисленную математику.
Процесс эффективен, требуя всего 64 ограничений на операцию для 2^15 умножений с плавающей точкой одинарной точности. Это значительно снижает вычислительную сложность по сравнению с предыдущими методами. Их оптимизированная реализация использует в 15,9 раза меньше ограничений при использовании значений с плавающей точкой одинарной точности и в 12,2 раза меньше при использовании двойной точности, что делает систему намного более надёжной и масштабируемой.
Одним из основных вариантов использования является тестирование близости одноранговых сетей с сохранением конфиденциальности. В этой настройке два человека могут проверить, находятся ли они рядом друг с другом, не сообщая точного местоположения. Система работает быстро — Боб может сгенерировать доказательство всего за 0,26 секунды, а Алиса может проверить близость примерно к 470 партнёрам в секунду. «Наш метод показывает, что проверка местоположения возможна и производительна при сохранении конфиденциальности», — сказал профессор Себастьян Штайнхорст.
Помимо проверки местоположения, технология может иметь более широкое применение в криптографии. Её можно применять в безопасном машинном обучении, цифровом здравоохранении и мобильных системах, обеспечивая точную проверку при защите пользовательских данных.
Источник: habr.com
Похожие новости:
Сверхпроводящий токамак | Рентген в смартфоне | Теневая камера | Контакты для 2D-чипов
Криоконсервация мозга | Спутниковый 5G в России | Смена пола эмбриону | Робот-дублёр микрохирургии
HPE представила серверы ProLiant Compute Gen12 на базе Intel Xeon 6700
«Слушая подкасты, ничего не узнаешь, ты должен устать, упасть без задних ног — такой должна быть встреча с образованием»