Резать чувствительные данные на части: как работает Multi-Party Computation

Современная криптография предлагает достаточно решений для повышения безопасности и конфиденциальности данных. Некоторые из решений связаны с распределением персональной информации — например концепция Multi-Party Computation, которая стремительно набирает популярность.

Что такое Multi-Party Computation

Multi-Party Computation («многостороннее вычисление» или MPC) — это криптографический подход, когда несколько независимых участников совместно производят вычисления, для которых нужны секретные данные каждого из них, при этом не раскрывая друг другу тайную информацию. Иначе говоря, у каждого участника есть свои входные данные, объединяя которые можно получить искомый результат, сохранив конфиденциальность передаваемой информации каждой стороны.

Применительно к криптовалютам такой подход позволяет обеспечить повышенную безопасность при транзакциях и хранении цифровых активов. Впрочем, идея создания подобной системы возникла задолго до появления Биткоина и первых альткоинов. 

Чтобы лучше понять, какие проблемы решает многостороннее вычисление, можно привести сильно упрощенный пример без сложной криптографии.

Абстрактный пример

Представим себе ситуацию: Алиса и Боб работают независимыми детективами и параллельно расследуют одно происшествие в компании «Х», где работает девять человек. Детективы независимо друг от друга опросили сотрудников компании. Один из рабочих согласился стать информатором Алисы и рассказать важные сведения, но попросил, чтобы его личность не раскрывалась другим людям. Спустя некоторое время Боб тоже нашел информатора, который также захотел остаться анонимным. Алиса и Боб решили узнать — один и тот же у них информатор или это разные люди. Как все узнать, не раскрывая личности свидетелей друг другу?

Решение может выглядеть, например, так: Алиса и Боб берут девять одинаковых маленьких непрозрачных коробочек и выставляют их на стол. На каждую коробочку приклеивают бумажку с именем каждого сотрудника компании «Х» соответственно. Затем в каждую коробочку и Алиса и Боб кидают по бумажке, на которой написано «да» или «нет», где «да» означает, что информатором является тот самый человек. После они снимают приклеенные имена и перетасовывают коробочки. Теперь, когда коробочки стали полностью обезличены, их вскрывают: если в одной из коробок лежат сразу две записки с «да» — значит информатор один и тот же. Если «да» лежали в разных коробочках — информаторов двое.

Особенность Multi-Party Computation

Впервые постановка подобной задачи была предложена еще в 1982 году ученым криптографом Эндрю Яо (Andrew Yao). Он 
сформулировал ее в виде спора между двумя миллионерами. По условиям, бизнесмены хотят понять, кто из них богаче, сохранив информацию о точных суммах богатства в тайне друг от друга.

В тривиальной модели решения подобных задач, для совместного вычисления пришлось бы передать все данные единому доверенному лицу, которое узнало бы исходные данные, произвело расчет (сопоставило суммы, в случае с миллионерами) и объявило результат. Однако на практике найти такое лицо, которому все доверяют, крайне сложно — это создает «единую точку отказа» и риски утечки информации. MPC устраняет проблему: вычисления распределены между участниками так, что никто в отдельности не видит полной картины, но все вместе получают верный результат — подобно решению задачи про детективов.

Современные варианты реализации MPC используют приемы сложной криптографии, но в основе лежит концепция разделения секрета (Secret Sharing). Ключевая идея подобных решений заключается в том, что приватные данные участников дробятся на несколько фрагментов, распределенных между всеми участниками протокола. Ни один отдельный фрагмент не несет полезной информации. Только собрав вместе определенное количество фрагментов (что называют «пороговым значением»), можно восстановить исходные данные. Вычисления производятся непосредственно над этими фрагментами. Протокол MPC строится на взаимодействии. В конечном счете, участники получают итоговый результат, но ни один из них не может вычислить исходные данные другого.

MPC в криптовалютах

Среди блокчейн-технологий MPC находит одно из самых востребованных применений — безопасное управление цифровыми активами. Традиционно закрытый (приватный) ключ от кошелька представляет собой как раз ту самую «единую точку отказа». Если злоумышленник украдет ключ, средства будут потеряны.

MPC позволяет решить проблему кардинально: ключ просто не существует в едином виде, а разбивается на несколько криптографических фрагментов, которые хранятся на разных устройствах или у разных лиц. 

Для подписания транзакции необходимо, чтобы определенное количество (вышеуказанное пороговое значение) участников предоставили свои фрагменты для совместного вычисления подписи. При этом никто никогда не владеет полным ключом, как это бывает при обычном сценарии. Тот факт, что используется один «распределенный ключ» вместо нескольких полноценных, отличает MPC, например, от технологии мультиподписи. Хотя обе технологии концептуально близки и решают схожие проблемы, они достигают этого разными способами.

Примеры использования

В криптоиндустрии немало проектов, которые используют MPC-решения в том или ином виде. Чаще всего решения связаны с распределенным хранением и управлением активами. Среди известных примеров можно выделить:

• Подразделение американской централизованной криптобиржи Coinbase Institutional использует MPC для распределенного хранения фрагментов приватных (закрытых) ключей, исключая единую точку отказа. Об этом представители компании
  рассказали еще в 2025 году в своем официальном блоге. Они
  открыли доступ к соответствующему программному исходному коду — ради облегчения аудита и повышения безопасности.

• В июне 2026 года стало известно, что разработчики криптовалюты Sui 
  запустили прототип технологии Seal-MPC. Решение позволяет устранить проблему одностороннего проведения транзакций ИИ-агентами — без предоставления им единоличного контроля над ключами.

Стоит отметить, что MPC часто развивается на стыке с другими технологиями, созданными для повышения безопасности и конфиденциальности, вроде доказательства с нулевым разглашением (ZKP), полностью гомоморфного шифрования (FHE) и прочими. Примером может служить протокол zkPass, сочетающий элементы ZKP в виде VOLE-zk и zk-SNARK с многосторонними вычислениями.

Вывод

Multi-Party Computation — это криптографический протокол, позволяющий нескольким сторонам совместно вычислять результат, не раскрывая друг другу исходные данные. В криптоиндустрии MPC применяется прежде всего для безопасного управления активами и доступа к активам, устраняя единую точку отказа и снижая риски компрометации. Технологию используют корпоративные платформы и блокчейн-протоколы, а ее развитие активно продолжается на стыке с другими решениями вроде ZKP и FHE.

Данный материал и информация в нем не являются индивидуальной или иной другой инвестиционной рекомендацией. Мнение редакции может не совпадать с мнениями аналитических порталов и экспертов.

Источник