[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -1,89 +1,189 @@
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id: wiki-2026-0508-secure-multi-party-computation
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title: Secure Multi party Computation
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title: Secure Multi-party Computation
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [SEC-SMPC-001]
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aliases: [MPC, SMPC, Secure Computation]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 1.0
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tags: [ai, security, privacy, smpc, secure-multi-party-computation, cryptography, data-privacy]
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confidence_score: 0.88
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verification_status: applied
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tags: [cryptography, privacy, mpc, federated, ai-privacy]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-26
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: unspecified
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framework: unspecified
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language: python
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framework: crypten
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# Secure Multi-party Computation (SMPC, 안전 다자간 연산)
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# Secure Multi-party Computation
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "개별 데이터를 비공개로 유지하면서도 결합된 결과의 진실만을 추출하여, 신뢰 없는 참여자들 사이에서 '완벽하게 안전한 협력'을 구현하라" — 데이터를 암호학적 파편(Shares)으로 쪼개어 여러 참여자에게 분산시키고, 누구도 원본을 복원할 수 없는 상태에서 공동 연산을 수행하는 기술.
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## 매 한 줄
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> **"매 N parties 가 jointly compute f(x1, ..., xN) without revealing inputs"**. Yao 1982 garbled circuits → BGW 1988 secret sharing → modern SPDZ, ABY3, CrypTen for privacy-preserving ML. 매 2026 production: Apple PCC (Private Cloud Compute), Meta CrypTen, Google federated analytics.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- **추출된 패턴:** "Secret Sharing and Distributed [[Logic|Logic]]" — 원본 데이터를 무작위 값들의 합으로 나누어 분산 저장하고, 각 참여자가 자신의 파편만으로 연산을 수행한 뒤 결과값의 파편만을 합쳐서 최종 정답을 도출하는 패턴.
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- **핵심 메커니즘:**
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- **Secret Sharing:** 데이터를 여러 개로 쪼개어 일부만으로는 정보를 알 수 없게 함.
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- **Garbled Circuits:** 연산 논리 자체를 암호화하여 처리.
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- **Oblivious Transfer:** 수신자가 무엇을 받았는지 송신자가 알 수 없게 데이터를 전송.
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- **의의:** 기업 간의 민감 데이터 공유 없이도 공동 시장 분석이나 의료 연구를 수행할 수 있게 하며, 데이터의 가치만 흐르고 정보는 가두는 '신뢰의 프로토콜'을 형성함.
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## 매 핵심
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 연산 및 통신 비용이 너무 커서 이론적 유희에 불과하다는 비판을 받아왔으나, 최근에는 암호학적 최적화와 하드웨어 가속을 통해 수천만 건의 데이터를 실시간으로 처리할 수 있는 상용 수준의 프레임워크들이 등장함.
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- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트 네트워크 간의 지식 전이 학습 시, 개별 사용자의 로컬 데이터를 절대 노출하지 않기 위해 SMPC 기반의 안전한 가중치 취합 방식을 기술적 로드맵에 포함함.
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### 매 Primitives
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- **Secret sharing** (Shamir): 매 split secret into N shares, t+1 reconstruct.
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- **Garbled circuits** (Yao): 매 2-party Boolean circuit evaluation.
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- **Homomorphic encryption** (FHE/PHE): 매 compute on ciphertext.
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- **Oblivious Transfer** (OT): 매 sender sends 1 of 2, receiver picks without revealing.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Privacy-Preserving-AI|Privacy-Preserving-AI]], [[Federated-Learning|Federated-Learning]]-Foundations, [[Personal-Information-Security|Personal-Information-Security]], [[Trustworthy-AI|Trustworthy-AI]]
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- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Secure-Multi-party-Computation.md
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### 매 Threat models
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- **Semi-honest** (passive): 매 follow protocol but try to learn.
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- **Malicious** (active): 매 deviate arbitrarily — 매 needs MAC/zero-knowledge.
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- **Covert**: 매 cheat detected with high probability.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 Modern frameworks
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- **CrypTen** (Meta): PyTorch-style MPC for ML.
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- **MP-SPDZ**: 매 wide protocol library.
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- **TF-Encrypted**: TensorFlow MPC.
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- **Concrete** (Zama): TFHE for ML inference.
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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### 매 응용
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1. Privacy-preserving ML inference (medical, financial).
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2. Federated learning aggregation (secure aggregation).
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3. Private set intersection (ad measurement).
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4. Apple PCC: 매 trusted enclave + attestation for LLM.
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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## 💻 패턴
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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### Shamir secret sharing
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```python
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import random
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from sympy import mod_inverse
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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PRIME = 2**127 - 1
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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def share(secret, n, t):
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coeffs = [secret] + [random.randrange(PRIME) for _ in range(t-1)]
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shares = []
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for i in range(1, n+1):
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y = sum(c * pow(i, j, PRIME) for j, c in enumerate(coeffs)) % PRIME
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shares.append((i, y))
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return shares
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
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**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
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```text
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# TODO
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def reconstruct(shares):
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secret = 0
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for i, (xi, yi) in enumerate(shares):
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num, den = 1, 1
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||||
for j, (xj, _) in enumerate(shares):
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||||
if i != j:
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num = (num * -xj) % PRIME
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den = (den * (xi - xj)) % PRIME
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secret = (secret + yi * num * mod_inverse(den, PRIME)) % PRIME
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return secret
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```
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## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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### CrypTen ML inference
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```python
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import crypten
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import torch
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**선택 A를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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crypten.init()
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**선택 B를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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# Two parties: server has model, client has input
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@crypten.mpc.run_multiprocess(world_size=2)
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def private_inference():
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model = crypten.nn.from_pytorch(my_model, dummy_input)
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model.encrypt(src=0) # server holds model
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||||
**기본값:**
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> *(TODO)*
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||||
x_enc = crypten.cryptensor(client_input, src=1) # client input
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y_enc = model(x_enc)
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y = y_enc.get_plain_text() # decrypt result
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return y
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## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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private_inference()
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```
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||||
- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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### Secure aggregation (federated learning)
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```python
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def secure_aggregate(client_updates, threshold):
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# Each client masks update with random pad shared via DH
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n = len(client_updates)
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||||
masks = [generate_pairwise_masks(i, n) for i in range(n)]
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||||
masked = [u + sum(masks[i]) for i, u in enumerate(client_updates)]
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||||
# Server sums — masks 매 cancel out
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||||
return sum(masked) # 매 individual updates 매 hidden
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||||
```
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||||
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### Garbled circuit (Yao 2PC)
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||||
```python
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def garble_AND():
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# 매 circuit: z = x AND y
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keys = {(b1, b2): random.randbytes(16) for b1 in [0,1] for b2 in [0,1]}
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||||
output_keys = {0: random.randbytes(16), 1: random.randbytes(16)}
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||||
table = []
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||||
for (b1, b2), k_in in keys.items():
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||||
z = b1 & b2
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||||
ct = aes_encrypt(k_in, output_keys[z])
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||||
table.append(ct)
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||||
random.shuffle(table)
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||||
return table, output_keys
|
||||
```
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### TFHE inference (Zama Concrete)
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```python
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from concrete import fhe
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||||
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@fhe.compiler({"x": "encrypted"})
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||||
def relu(x):
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return fhe.maxes(x, 0)
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||||
circuit = relu.compile([(i,) for i in range(-128, 128)])
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||||
encrypted = circuit.encrypt(-5)
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||||
result = circuit.run(encrypted)
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||||
print(circuit.decrypt(result)) # 0
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||||
```
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||||
### Private set intersection
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||||
```python
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||||
def psi_dh(a_set, b_set):
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# Diffie-Hellman based PSI
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a_secret, b_secret = random_scalar(), random_scalar()
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A_blinded = [hash_to_curve(x) ** a_secret for x in a_set]
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||||
B_blinded = [hash_to_curve(y) ** b_secret for y in b_set]
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||||
A_double = [p ** b_secret for p in A_blinded]
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||||
B_double = [p ** a_secret for p in B_blinded]
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||||
return set(A_double) & set(B_double)
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||||
```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| 2-party ML inference | 매 Garbled circuits 또는 CrypTen |
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| N-party aggregation | 매 Secret sharing (BGW, SPDZ) |
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| Single ciphertext compute | 매 FHE (Concrete, Microsoft SEAL) |
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| Trusted hardware available | 매 TEE (SGX, Apple PCC) — 매 fastest |
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| Production LLM privacy | 매 Apple PCC pattern (TEE + attestation) |
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**기본값**: 매 ML inference 면 CrypTen (semi-honest 2PC), 매 production privacy LLM 면 TEE-based (Apple PCC).
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Cryptography]] · [[Privacy-Preserving ML]]
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||||
- 변형: [[Garbled Circuits]] · [[Secret Sharing]] · [[Homomorphic Encryption]]
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||||
- 응용: [[Federated Learning]] · [[Apple PCC]] · [[Private Set Intersection]]
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||||
- Adjacent: [[Differential Privacy]] · [[Zero-Knowledge Proofs]] · [[Trusted Execution Environment]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 multi-party data joint analysis, 매 client-side model with private data, 매 medical/financial cross-org compute.
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**언제 X**: 매 single-party compute (DP 면 충분), 매 latency-critical (MPC 매 100-1000× slower).
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## ❌ 안티패턴
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- **Semi-honest in production**: 매 malicious adversary 가능 면 fail.
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- **MPC for everything**: 매 100× overhead — TEE 가 better when available.
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- **Naive secret sharing**: 매 multiplication 매 expensive (Beaver triples 필요).
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- **Ignoring side-channels**: 매 timing/power leak — 매 protocol-only 매 부족.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Yao 1982, BGW 1988, Damgård SPDZ 2012, CrypTen 2020).
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- Apple PCC technical paper 2024.
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — primitives, modern frameworks, Apple PCC 추가 |
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Reference in New Issue
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