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data61/MP-SPDZ
Framework en C++ para ejecutar y comparar protocolos de computación multipartita segura con distintos modelos de seguridad.
- Estrellas
- 1,195
- Forks
- 371
- Issues abiertos
- 9
- Último commit
- hace 9 días
¿Qué es?
MP-SPDZ es un framework de computación multipartita segura (MPC), en la que varias partes calculan conjuntamente una función a partir de sus datos privados, sin revelárselos entre sí. Su propósito principal es ejecutar el mismo cálculo con distintos protocolos para comparar su rendimiento. Los protocolos abarcan escenarios con mayoría deshonesta y mayoría honesta, y modelos de seguridad que van desde la corrupción semi-honesta (pasiva) hasta la maliciosa (activa).
Los programas se escriben en un lenguaje de alto nivel similar a Python y se compilan en bytecode, que luego ejecuta una máquina virtual a través de la red. La implementación admite circuitos aritméticos módulo un número primo o una potencia de dos, circuitos binarios y circuitos garbled de Yao. El compilador se centra en minimizar las rondas de comunicación de los protocolos de secret sharing. Los usuarios pueden ejecutar los cálculos localmente, en varias máquinas mediante SSH o en Docker.
El proyecto incluye programas de ejemplo, entre ellos un tutorial, y documentación en Read the Docs. El README indica que no se ha sometido a una auditoría de seguridad, por lo que está pensado para investigación y benchmarking, no para uso en producción.
Funciones clave
- 01Admite numerosos protocolos MPC con modelos de seguridad maliciosos y semi-honestos, y con mayoría honesta o deshonesta.
- 02Compila programas de alto nivel similares a Python en bytecode para una máquina virtual.
- 03Admite circuitos aritméticos módulo un número primo o 2^k, circuitos binarios y circuitos garbled de Yao.
- 04Ejecuta cálculos localmente, en hosts remotos mediante SSH o en Docker.
- 05Incluye un tutorial y programas MPC de ejemplo.
Casos de uso
- Comparar el rendimiento de distintos protocolos MPC al ejecutar el mismo cálculo.
- Investigar académicamente los protocolos de computación segura y sus ventajas y desventajas.
- Crear prototipos de cálculos que preservan la privacidad entre varias partes que no coluden.
Inicio rápido
- 1
Crear la imagen de Docker para el binario mascot-party.x
docker build --tag mpspdz:mascot-party --build-arg machine=mascot-party.x . - 2
Ejecutar el programa del tutorial con dos partes y seguridad maliciosa
docker run --rm -it mpspdz:mascot-party ./Scripts/compile-run.py mascot tutorial
Antes de usarlo
- El README indica que el software no ha pasado una revisión de seguridad, por lo que no debería usarse tal cual con secretos de producción.
- Los metadatos no permiten identificar claramente la licencia del proyecto, así que comprueba la licencia del repositorio antes de reutilizarlo.
- Compilar desde el código fuente requiere una cadena de herramientas de C++ funcional y varias bibliotecas; se recomienda a los usuarios de Windows una alternativa con VirtualBox.
Temas
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es MP-SPDZ?
- Framework en C++ para ejecutar y comparar protocolos de computación multipartita segura con distintos modelos de seguridad. MP-SPDZ es un framework de computación multipartita segura (MPC), en la que varias partes calculan conjuntamente una función a partir de sus datos privados, sin revelárselos entre sí. Su propósito principal es ejecutar el mismo cálculo con distintos protocolos para comparar su rendimiento. Los protocolos abarcan escenarios con mayoría deshonesta y mayoría honesta, y modelos de seguridad que van desde la corrupción semi-honesta (pasiva) hasta la maliciosa (activa).
- ¿MP-SPDZ es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- MP-SPDZ es open source bajo la licencia Other. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿MP-SPDZ sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de MP-SPDZ fue el 16 oct 2026.
- ¿Para qué puedo usar MP-SPDZ?
- Comparar el rendimiento de distintos protocolos MPC al ejecutar el mismo cálculo. Investigar académicamente los protocolos de computación segura y sus ventajas y desventajas. Crear prototipos de cálculos que preservan la privacidad entre varias partes que no coluden.
- ¿Cómo se instala MP-SPDZ?
- Crear la imagen de Docker para el binario mascot-party.x: docker build --tag mpspdz:mascot-party --build-arg machine=mascot-party.x . Ejecutar el programa del tutorial con dos partes y seguridad maliciosa: docker run --rm -it mpspdz:mascot-party ./Scripts/compile-run.py mascot tutorial
- ¿Dónde consigo MP-SPDZ?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/data61/MP-SPDZ
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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