محاسبات امن چندجانبه: گشودن قفل همکاری حافظ حریم خصوصی در دنیای داده-محور

در اقتصاد جهانیِ به طور فزاینده به هم پیوسته ما، داده‌ها اغلب به عنوان نفت جدید ستایش می‌شوند. داده‌ها به نوآوری دامن می‌زنند، تصمیم‌گیری را هدایت می‌کنند و زیربنای خدمات بی‌شماری هستند که زندگی مدرن را شکل می‌دهند. با این حال، با افزایش حجم و سرعت داده‌ها، چالش‌های مرتبط با جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و پردازش آن‌ها نیز افزایش می‌یابد. نگرانی اصلی یعنی حریم خصوصی داده‌ها، که توسط مقررات سختگیرانه‌ای مانند GDPR اروپا، CCPA کالیفرنیا و چارچوب‌های مشابه در حال ظهور در سراسر جهان تقویت شده است، اغلب یک دوراهی ایجاد می‌کند: چگونه سازمان‌ها می‌توانند بدون به خطر انداختن حریم خصوصی افراد یا محرمانگی اطلاعات اختصاصی، با یکدیگر همکاری کرده و از داده‌های حساس، بینش‌های ارزشمندی استخراج کنند؟

اینجاست که محاسبات امن چندجانبه (SMC) به عنوان یک راه‌حل تحول‌آفرین پدیدار می‌شود. SMC یک تکنیک رمزنگاری پیشرفته است که به چندین طرف امکان می‌دهد تا به طور مشترک یک تابع را بر روی ورودی‌های خصوصی خود محاسبه کنند، در حالی که آن ورودی‌ها را مخفی نگه می‌دارند. سناریویی را تصور کنید که در آن چندین مؤسسه مالی می‌خواهند الگوهای تراکنش‌های متقلبانه را در میان پایگاه مشتریان مشترک خود شناسایی کنند، یا شرکت‌های داروسازی قصد دارند با تجمیع داده‌های تحقیقاتی، کشف دارو را تسریع بخشند – همه این‌ها بدون اینکه هیچ نهاد واحدی سوابق حساس خود را برای دیگران فاش کند. SMC این همکاری‌های قبلاً غیرممکن را به واقعیت تبدیل می‌کند و اعتماد و نوآوری را در عصری آگاه به حریم خصوصی پرورش می‌دهد.

معضل حریم خصوصی داده‌ها در دنیای متصل

عصر دیجیتال، دوران بی‌سابقه‌ای از تبادل داده‌ها را به ارمغان آورده است. از زنجیره‌های تأمین جهانی گرفته تا بازارهای مالی بین‌المللی، از طرح‌های بهداشتی فرامرزی تا تحقیقات جهانی آب و هوا، نیاز به تحلیل مشارکتی داده‌ها غیرقابل انکار است. با این حال، روش‌های سنتی به اشتراک‌گذاری داده‌ها اغلب با یک مصالحه قابل توجه همراه است: یا داده‌های خام را به اشتراک بگذارید و در نتیجه اطلاعات حساس را افشا کرده و با ریسک‌های عظیم حریم خصوصی مواجه شوید، یا به طور کلی از همکاری صرف نظر کنید و بینش‌های بالقوه انقلابی را از دست بدهید.

پارادوکس کارایی و حریم خصوصی داده‌ها

چالش اصلی در پارادوکس بین کارایی داده و حریم خصوصی داده نهفته است. برای استخراج حداکثر ارزش از داده‌ها، اغلب نیاز است که آن‌ها در مقیاس بزرگ ترکیب و تحلیل شوند. با این حال، همین عمل تجمیع می‌تواند نقاط داده‌ای فردی را افشا کند و منجر به نقض حریم خصوصی، عدم انطباق با مقررات و فرسایش شدید اعتماد عمومی شود. این تنش به ویژه برای شرکت‌های چندملیتی که در حوزه‌های قضایی با قوانین مختلف حفاظت از داده‌ها فعالیت می‌کنند، حاد است و طرح‌های داده‌ای فرامرزی را به یک میدان مین قانونی و اخلاقی تبدیل می‌کند.

بخش بهداشت و درمان را در نظر بگیرید، جایی که تحقیقات پزشکی ارزشمند می‌تواند با تحلیل داده‌های بیماران از بیمارستان‌های قاره‌های مختلف تسریع شود. بدون فناوری‌های حافظ حریم خصوصی، چنین همکاری‌هایی اغلب به دلیل ناتوانی در به اشتراک گذاشتن سوابق حساس بیماران، حتی برای اهداف تحقیقاتی شریف، متوقف می‌شوند. به طور مشابه، در صنعت مالی، بانک‌ها در بازارهای مختلف می‌توانند به طور مشترک طرح‌های پیچیده پولشویی را شناسایی کنند، اگر بتوانند داده‌های تراکنشی را بدون افشای جزئیات حساب‌های فردی یا منطق تجاری اختصاصی، با هم تحلیل کنند. SMC راهی برای حل این پارادوکس ارائه می‌دهد و امکان استفاده از کارایی داده‌های ترکیبی را بدون قربانی کردن حریم خصوصی فردی یا محرمانگی شرکتی فراهم می‌کند.

محاسبات امن چندجانبه (SMC) چیست؟

در قلب خود، محاسبات امن چندجانبه شاخه‌ای از رمزنگاری است که به طراحی پروتکل‌هایی می‌پردازد که به چندین طرف اجازه می‌دهد تا به طور مشترک یک تابع را بر روی ورودی‌های خود محاسبه کنند و در عین حال آن ورودی‌ها را خصوصی نگه دارند. این مفهوم که توسط اندرو یائو در دهه ۱۹۸۰ پایه‌گذاری شد، به طور قابل توجهی تکامل یافته و از یک امکان نظری به یک پیاده‌سازی عملی تبدیل شده است.

تعریف SMC: تحلیل مشارکتی بدون افشای اسرار

به طور رسمی‌تر، پروتکل‌های SMC دو ویژگی حیاتی را تضمین می‌کنند:

• حریم خصوصی: هیچ طرفی چیزی در مورد ورودی‌های طرف‌های دیگر فراتر از آنچه می‌توان از خروجی خود تابع استنباط کرد، نمی‌آموزد. به عنوان مثال، اگر سه شرکت میانگین درآمد خود را محاسبه کنند، آن‌ها میانگین را می‌آموزند اما نه ارقام درآمد فردی یکدیگر را.
• صحت: همه طرف‌ها اطمینان دارند که خروجی محاسبه شده دقیق است، حتی اگر برخی از شرکت‌کنندگان تلاش کنند تقلب کنند یا از پروتکل منحرف شوند.

این بدان معناست که به جای به اشتراک گذاشتن داده‌های خام و حساس با یک شخص ثالث مرکزی و مورد اعتماد (که خود ممکن است به یک نقطه شکست یا حمله تبدیل شود)، داده‌ها بین صاحبان خود توزیع شده و خصوصی باقی می‌مانند. محاسبات به طور مشترک از طریق یک سری تبادلات رمزنگاری انجام می‌شود و تضمین می‌کند که فقط نتیجه agregat مورد نظر فاش می‌شود و نه بیشتر. این مدل اعتماد توزیع شده، یک انحراف اساسی از پارادایم‌های سنتی پردازش داده است.

تمثیل "جعبه سیاه"

یک تمثیل مفید برای درک SMC، "جعبه سیاه" است. تصور کنید چندین نفر هر کدام یک عدد خصوصی دارند. آن‌ها می‌خواهند مجموع اعداد خود را بدون اینکه کسی عدد خود را به دیگری فاش کند، محاسبه کنند. آن‌ها می‌توانند همگی اعداد خود را در یک جعبه سیاه جادویی قرار دهند که مجموع را محاسبه کرده و سپس فقط مجموع را فاش می‌کند، نه اعداد فردی را. پروتکل‌های SMC به صورت ریاضی این "جعبه سیاه" را به شیوه‌ای توزیع شده و رمزنگاری شده می‌سازند و یکپارچگی و حریم خصوصی فرآیند را بدون نیاز به یک جعبه فیزیکی واقعی و مورد اعتماد تضمین می‌کنند.

امنیت SMC بر اصول پیچیده ریاضی و اولیه‌های رمزنگاری تکیه دارد. این طراحی شده است تا در برابر مدل‌های مختلف متخاصم مقاومت کند، از دشمنان "نیمه صادق" (که از پروتکل پیروی می‌کنند اما سعی می‌کنند اطلاعات خصوصی را از پیام‌های مشاهده شده استنباط کنند) تا دشمنان "مخرب" (که می‌توانند به طور دلخواه از پروتکل منحرف شوند تا اسرار را بیاموزند یا خروجی را خراب کنند). انتخاب پروتکل اغلب به سطح امنیت مورد نظر و منابع محاسباتی موجود بستگی دارد.

چرا SMC اهمیت دارد: پرداختن به چالش‌های جهانی داده‌ها

اهمیت SMC فراتر از ظرافت نظری است؛ این فناوری راه‌حل‌های ملموسی برای چالش‌های مبرم جهانی داده‌ها ارائه می‌دهد و سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا ضمن رعایت استانداردهای اخلاقی و الزامات قانونی، فرصت‌های جدیدی را باز کنند.

پر کردن شکاف‌های اعتماد در هوش مشارکتی

بسیاری از بینش‌های ارزشمند داده‌ای در سراسر مرزهای سازمانی نهفته است. با این حال، حساسیت‌های رقابتی، نگرانی‌های مربوط به مالکیت معنوی و عدم اعتماد متقابل اغلب مانع از به اشتراک‌گذاری داده‌ها می‌شود، حتی زمانی که یک منفعت جمعی روشن وجود دارد. SMC یک پل رمزنگاری فراهم می‌کند و به رقبا، شرکا یا حتی نهادهای دولتی امکان می‌دهد تا بر روی اهداف تحلیلی مشترک همکاری کنند، بدون اینکه نیازی به اعتماد به یکدیگر با داده‌های خام خود داشته باشند. این به حداقل رساندن اعتماد در یک چشم‌انداز جهانی که در آن نهادهای متنوع، اغلب با منافع متضاد، باید همچنان راه‌هایی برای همکاری برای خیر عمومی بیابند، حیاتی است.

به عنوان مثال، در مبارزه با تهدیدات سایبری، کنسرسیومی از شرکت‌های فناوری بین‌المللی می‌توانند اطلاعات تهدید (مانند آدرس‌های IP مشکوک، امضاهای بدافزار) را برای شناسایی حملات گسترده به اشتراک بگذارند، بدون اینکه پیکربندی‌های شبکه داخلی اختصاصی یا لیست مشتریان خود را فاش کنند. SMC تضمین می‌کند که بینش‌های حاصل از داده‌های تجمیع شده به اشتراک گذاشته می‌شود، نه ورودی‌های حساس زیربنایی.

پیمایش در چشم‌اندازهای نظارتی (مانند GDPR، CCPA، چارچوب‌های بین‌المللی)

مقررات حریم خصوصی داده‌ها به طور فزاینده‌ای سختگیرانه و گسترده می‌شوند. انطباق با چارچوب‌هایی مانند مقررات عمومی حفاظت از داده‌های اروپا (GDPR)، قانون حریم خصوصی مصرف‌کننده کالیفرنیا (CCPA)، LGPD برزیل، قانون DPDP هند و بسیاری دیگر، اغلب نحوه پردازش و به اشتراک‌گذاری داده‌های شخصی را، به ویژه در سراسر مرزهای ملی، محدود می‌کند. این مقررات اصولی مانند به حداقل رساندن داده‌ها، محدودیت هدف و اقدامات امنیتی قوی را الزامی می‌کنند.

SMC ابزاری قدرتمند برای دستیابی به انطباق با مقررات است. با تضمین اینکه داده‌های شخصی خام هرگز در طول محاسبات فاش نمی‌شوند، ذاتاً از به حداقل رساندن داده‌ها (فقط نتیجه agregat به اشتراک گذاشته می‌شود)، محدودیت هدف (محاسبات صرفاً برای تابع توافق شده است) و امنیت قوی پشتیبانی می‌کند. این به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا تحلیل‌هایی را انجام دهند که در غیر این صورت غیرممکن یا از نظر قانونی خطرناک بود، و ریسک جریمه‌ها و آسیب‌های اعتباری را به طور قابل توجهی کاهش می‌دهد، در حالی که همچنان از ارزش داده‌ها بهره می‌برند. این یک مسیر روشن برای جریان‌های داده‌ای فرامرزی مشروع که به حقوق حریم خصوصی افراد احترام می‌گذارد، ارائه می‌دهد.

گشودن فرصت‌های جدید داده‌ای فرامرزی

فراتر از انطباق، SMC راه‌های کاملاً جدیدی را برای نوآوری داده-محور باز می‌کند. بخش‌هایی که به دلیل نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی از نظر تاریخی در به اشتراک گذاشتن داده‌ها مردد بوده‌اند - مانند بهداشت و درمان، امور مالی و دولت - اکنون می‌توانند پروژه‌های مشارکتی را بررسی کنند. این می‌تواند منجر به پیشرفت‌هایی در تحقیقات پزشکی، پیشگیری مؤثرتر از تقلب، تحلیل‌های بازار منصفانه‌تر و خدمات عمومی بهتر شود. به عنوان مثال، کشورهای در حال توسعه می‌توانند به طور امن داده‌های بهداشتی ناشناس را برای درک شیوع بیماری‌های منطقه‌ای بدون به خطر انداختن هویت بیماران فردی، تجمیع کنند و مداخلات بهداشت عمومی هدفمندتر و مؤثرتری را تسهیل نمایند.

توانایی ترکیب امن مجموعه داده‌ها از منابع و حوزه‌های قضایی متفاوت می‌تواند منجر به بینش‌های غنی‌تر و جامع‌تری شود که قبلاً دست نیافتنی بود. این امر یک محیط جهانی را پرورش می‌دهد که در آن کارایی داده‌ها می‌تواند به حداکثر برسد در حالی که حریم خصوصی آن به دقت حفظ می‌شود، و یک سناریوی برد-برد برای کسب‌وکارها، دولت‌ها و افراد به طور یکسان ایجاد می‌کند.

اصول و تکنیک‌های اصلی پشت SMC

SMC یک الگوریتم واحد نیست، بلکه مجموعه‌ای از اولیه‌های رمزنگاری و تکنیک‌هایی است که می‌توانند به روش‌های مختلف برای دستیابی به محاسبات حافظ حریم خصوصی ترکیب شوند. درک برخی از این بلوک‌های ساختاری اصلی، بینشی در مورد چگونگی کار جادویی SMC فراهم می‌کند.

اشتراک‌گذاری راز جمعی: توزیع داده‌ها در دید آشکار

یکی از بصری‌ترین راه‌ها برای خصوصی‌سازی داده‌ها از طریق اشتراک‌گذاری راز است. در اشتراک‌گذاری راز جمعی، یک عدد مخفی به چندین "سهم" تصادفی تقسیم می‌شود. هر طرف یک سهم دریافت می‌کند و به تنهایی، یک سهم هیچ اطلاعاتی در مورد راز اصلی فاش نمی‌کند. تنها زمانی که تعداد کافی از سهم‌ها (اغلب همه آن‌ها) ترکیب شوند، می‌توان راز اصلی را بازسازی کرد. زیبایی اشتراک‌گذاری راز جمعی این است که محاسبات را می‌توان مستقیماً روی سهم‌ها انجام داد. به عنوان مثال، اگر دو طرف هر کدام یک سهم از X و یک سهم از Y داشته باشند، می‌توانند به صورت محلی سهم‌های خود را اضافه کنند تا یک سهم از (X+Y) تولید کنند. هنگامی که سهم‌های حاصل را ترکیب می‌کنند، مجموع X+Y را به دست می‌آورند، بدون اینکه هرگز X یا Y را به صورت جداگانه یاد بگیرند. این تکنیک برای بسیاری از پروتکل‌های SMC، به ویژه برای عملیات حسابی پایه، اساسی است.

مدارهای درهم: دروازه منطقی حریم خصوصی

مدارهای درهم، که توسط اندرو یائو نیز اختراع شده‌اند، یک تکنیک قدرتمند برای ارزیابی امن هر تابعی هستند که می‌تواند به عنوان یک مدار بولی (شبکه‌ای از دروازه‌های منطقی مانند AND، OR، XOR) بیان شود. یک نمودار مدار را تصور کنید که در آن هر سیم به جای یک بیت ساده، یک مقدار رمزگذاری شده (یک مقدار "درهم") را حمل می‌کند. یک طرف ("درهم‌کننده") این مدار درهم را ایجاد می‌کند و ورودی‌ها و خروجی‌های هر دروازه را رمزگذاری می‌کند. طرف دیگر ("ارزیاب") سپس از ورودی رمزگذاری شده خود و برخی ترفندهای هوشمندانه رمزنگاری (اغلب با استفاده از انتقال ناآگاهانه) برای پیمایش مدار استفاده می‌کند و خروجی درهم را بدون یادگیری مقادیر میانی یا نهایی رمزگشایی نشده یا ورودی‌های درهم‌کننده محاسبه می‌کند. فقط درهم‌کننده می‌تواند خروجی نهایی را رمزگشایی کند. این روش فوق‌العاده متنوع است، زیرا هر محاسباتی را می‌توان به طور نظری به یک مدار بولی تبدیل کرد، که آن را برای طیف گسترده‌ای از توابع مناسب می‌سازد، البته با هزینه محاسباتی بالا برای موارد پیچیده.

رمزنگاری همومورفیک: محاسبه روی داده‌های رمزگذاری شده

رمزنگاری همومورفیک (HE) یک شگفتی رمزنگاری است که اجازه می‌دهد محاسبات مستقیماً روی داده‌های رمزگذاری شده بدون رمزگشایی اولیه آن‌ها انجام شود. نتیجه محاسبات رمزگذاری شده باقی می‌ماند و هنگامی که رمزگشایی می‌شود، همانند زمانی است که محاسبات روی داده‌های رمزگشایی نشده انجام شده بود. آن را مانند یک جعبه جادویی در نظر بگیرید که می‌توانید اعداد رمزگذاری شده را در آن قرار دهید، روی آن‌ها در داخل جعبه عمل کنید و یک نتیجه رمزگذاری شده بگیرید که پس از باز شدن، پاسخ صحیح عملیات است. انواع مختلفی از HE وجود دارد: رمزنگاری همومورفیک جزئی (PHE) اجازه عملیات نامحدود از یک نوع (مانند جمع) اما عملیات محدود از نوع دیگر را می‌دهد، در حالی که رمزنگاری همومورفیک کامل (FHE) اجازه محاسبات دلخواه روی داده‌های رمزگذاری شده را می‌دهد. FHE جام مقدس است و هر محاسبه قابل تصوری را روی داده‌های رمزگذاری شده ممکن می‌سازد، هرچند هنوز از نظر محاسباتی فشرده است. HE به ویژه در سناریوهای تک-سرور که در آن یک مشتری می‌خواهد سرور داده‌های رمزگذاری شده او را بدون دیدن متن اصلی پردازش کند، ارزشمند است و همچنین نقش مهمی در بسیاری از ساختارهای محاسبات چندجانبه ایفا می‌کند.

انتقال ناآگاهانه: افشای تنها آنچه ضروری است

انتقال ناآگاهانه (OT) یک اولیه رمزنگاری اساسی است که اغلب به عنوان یک بلوک ساختاری در پروتکل‌های پیچیده‌تر SMC، به ویژه با مدارهای درهم، استفاده می‌شود. در یک پروتکل OT، یک فرستنده چندین قطعه اطلاعات دارد و یک گیرنده می‌خواهد یکی از آن‌ها را به دست آورد. پروتکل دو چیز را تضمین می‌کند: گیرنده قطعه اطلاعات انتخابی خود را دریافت می‌کند و فرستنده هیچ چیزی در مورد اینکه گیرنده کدام قطعه را انتخاب کرده است، نمی‌آموزد؛ به طور همزمان، گیرنده هیچ چیزی در مورد قطعاتی که انتخاب نکرده است، نمی‌آموزد. این مانند یک منوی رمزنگاری است که در آن می‌توانید یک آیتم را سفارش دهید بدون اینکه پیشخدمت بداند چه چیزی سفارش داده‌اید و فقط آن آیتم را دریافت می‌کنید، نه بقیه را. این اولیه برای انتقال امن مقادیر یا انتخاب‌های رمزگذاری شده بین طرفین بدون افشای منطق انتخاب زیربنایی، ضروری است.

اثبات‌های دانش صفر: اثبات بدون افشا

در حالی که اثبات‌های دانش صفر (ZKPs) به خودی خود یک تکنیک SMC نیستند، اما یک فناوری نزدیک و اغلب مکمل در زمینه گسترده‌تر پروتکل‌های حافظ حریم خصوصی هستند. یک ZKP به یک طرف (اثبات‌کننده) اجازه می‌دهد تا طرف دیگر (تأییدکننده) را متقاعد کند که یک گزاره خاص درست است، بدون اینکه هیچ اطلاعاتی فراتر از اعتبار خود گزاره فاش شود. به عنوان مثال، یک اثبات‌کننده می‌تواند ثابت کند که یک عدد مخفی را می‌داند بدون اینکه عدد را فاش کند، یا ثابت کند که بالای ۱۸ سال سن دارد بدون اینکه تاریخ تولد خود را فاش کند. ZKPها اعتماد را در محیط‌های مشارکتی با اجازه دادن به شرکت‌کنندگان برای اثبات انطباق یا واجد شرایط بودن بدون افشای داده‌های حساس زیربنایی، افزایش می‌دهند. آن‌ها می‌توانند در پروتکل‌های SMC برای اطمینان از اینکه شرکت‌کنندگان صادقانه عمل می‌کنند و از قوانین پروتکل پیروی می‌کنند بدون افشای ورودی‌های خصوصی خود، استفاده شوند.

کاربردهای واقعی SMC در صنایع (نمونه‌های جهانی)

مبانی نظری SMC در حال جایگزینی با پیاده‌سازی‌های عملی در طیف متنوعی از صنایع در سراسر جهان است که پتانسیل تحول‌آفرین آن را نشان می‌دهد.

بخش مالی: کشف تقلب و مبارزه با پولشویی (AML)

تقلب و پولشویی مسائل جهانی هستند که برای مبارزه با آن‌ها به تلاش‌های مشترک نیاز دارند. مؤسسات مالی اغلب داده‌های جداگانه‌ای دارند که تشخیص الگوهای پیچیده فعالیت‌های غیرقانونی بین مؤسسات را دشوار می‌کند. SMC به بانک‌ها، پردازنده‌های پرداخت و نهادهای نظارتی در کشورهای مختلف امکان می‌دهد تا به طور امن داده‌های مربوط به تراکنش‌های مشکوک را به اشتراک بگذارند و تحلیل کنند، بدون اینکه اطلاعات حساس حساب مشتری یا الگوریتم‌های اختصاصی را فاش کنند.

به عنوان مثال، کنسرسیومی از بانک‌ها در اروپا، آسیا و آمریکای شمالی می‌توانند از SMC برای شناسایی مشترک مشتریانی که در چندین بانک حساب دارند و الگوهای تراکنش مشکوکی در میان آن‌ها نشان می‌دهند (مانند انجام انتقالات بزرگ و مکرر فرامرزی که دقیقاً زیر آستانه گزارش‌دهی هستند) استفاده کنند. هر بانک داده‌های تراکنش رمزگذاری شده خود را ارائه می‌دهد و پروتکل SMC یک امتیاز تقلب را محاسبه می‌کند یا فعالیت‌های بالقوه پولشویی را بر اساس قوانین از پیش تعریف شده پرچم‌گذاری می‌کند، بدون اینکه هیچ بانکی جزئیات تراکنش خام دیگری را ببیند. این امر امکان تشخیص مؤثرتر و پیشگیرانه‌تر جرایم مالی را فراهم می‌کند و یکپارچگی سیستم مالی جهانی را تقویت می‌کند.

بهداشت و درمان و تحقیقات پزشکی: تشخیص مشارکتی و کشف دارو

تحقیقات پزشکی بر پایه داده‌ها رشد می‌کند، اما حریم خصوصی بیماران از اهمیت بالایی برخوردار است. به اشتراک‌گذاری سوابق حساس بیماران در بیمارستان‌ها، مؤسسات تحقیقاتی و شرکت‌های داروسازی برای مطالعات در مقیاس بزرگ از نظر قانونی پیچیده و از نظر اخلاقی دشوار است. SMC یک راه‌حل ارائه می‌دهد.

سناریویی را در نظر بگیرید که در آن چندین مرکز تحقیقات سرطان در سطح جهان می‌خواهند اثربخشی یک داروی جدید را بر اساس نتایج بیماران و نشانگرهای ژنتیکی تحلیل کنند. با استفاده از SMC، هر مرکز می‌تواند داده‌های بیمار ناشناس شده خود را (که هنوز در سطح فردی در مرکز قابل شناسایی است) وارد یک محاسبات مشارکتی کند. پروتکل SMC می‌تواند همبستگی بین پیش‌زمینه‌های ژنتیکی، پروتکل‌های درمانی و نرخ بقا را در کل مجموعه داده‌های تجمیع شده تعیین کند، بدون اینکه هیچ مؤسسه واحدی به سوابق بیماران فردی از مراکز دیگر دسترسی پیدا کند. این امر کشف دارو را تسریع می‌کند، ابزارهای تشخیصی را بهبود می‌بخشد و پزشکی شخصی‌سازی شده را با بهره‌گیری از مجموعه داده‌های گسترده‌تر تسهیل می‌کند، همه این‌ها در حالی که به الزامات سختگیرانه حریم خصوصی بیماران مانند HIPAA در ایالات متحده یا GDPR در اروپا پایبند است.

کسب درآمد از داده‌ها و تبلیغات: حراج خصوصی آگهی و تقسیم‌بندی مخاطبان

صنعت تبلیغات دیجیتال به شدت به داده‌های کاربران برای تبلیغات هدفمند و بهینه‌سازی کمپین‌ها متکی است. با این حال، افزایش نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی و مقررات، تبلیغ‌کنندگان و ناشران را تحت فشار قرار می‌دهد تا راه‌هایی با احترام بیشتر به حریم خصوصی برای فعالیت پیدا کنند. SMC می‌تواند برای حراج‌های خصوصی آگهی و تقسیم‌بندی مخاطبان استفاده شود.

به عنوان مثال، یک تبلیغ‌کننده می‌خواهد کاربرانی را هدف قرار دهد که از وب‌سایت او بازدید کرده‌اند و دارای یک پروفایل جمعیت‌شناختی خاص هستند (مثلاً افراد با درآمد بالا). تبلیغ‌کننده داده‌های بازدیدکنندگان وب‌سایت را دارد و یک ارائه‌دهنده داده (یا ناشر) داده‌های جمعیت‌شناختی را دارد. به جای به اشتراک گذاشتن مجموعه داده‌های خام خود، آن‌ها می‌توانند از SMC برای یافتن اشتراک این دو گروه به صورت خصوصی استفاده کنند. تبلیغ‌کننده فقط اندازه مخاطبان منطبق را می‌آموزد و می‌تواند بر اساس آن پیشنهاد دهد، بدون اینکه جزئیات جمعیت‌شناختی خاص بازدیدکنندگان وب‌سایت خود را بیاموزد یا ارائه‌دهنده داده پروفایل‌های کامل کاربران خود را فاش کند. شرکت‌هایی مانند گوگل در حال بررسی فناوری‌های مشابهی برای طرح‌های Privacy Sandbox خود هستند. این امر امکان تبلیغات هدفمند مؤثر را فراهم می‌کند در حالی که تضمین‌های قوی حریم خصوصی را به کاربران ارائه می‌دهد.

امنیت سایبری: اشتراک‌گذاری اطلاعات تهدید

تهدیدات امنیت سایبری جهانی و دائماً در حال تحول هستند. به اشتراک‌گذاری اطلاعات تهدید (مانند لیست آدرس‌های IP مخرب، دامنه‌های فیشینگ، هش‌های بدافزار) در میان سازمان‌ها برای دفاع جمعی حیاتی است، اما شرکت‌ها اغلب تمایلی به افشای دارایی‌های در معرض خطر خود یا آسیب‌پذیری‌های شبکه داخلی ندارند. SMC راهی امن برای همکاری ارائه می‌دهد.

یک اتحاد بین‌المللی امنیت سایبری می‌تواند از SMC برای مقایسه لیست‌های آدرس‌های IP مخرب مشاهده شده خود استفاده کند. هر سازمان لیست خود را به صورت رمزگذاری شده ارسال می‌کند. پروتکل SMC سپس IPهای مخرب مشترک را در تمام لیست‌ها شناسایی می‌کند یا تهدیدات منحصر به فردی را که فقط توسط یک طرف مشاهده شده است، پیدا می‌کند، بدون اینکه هیچ شرکت‌کننده‌ای کل لیست سیستم‌های در معرض خطر یا دامنه کامل چشم‌انداز تهدید خود را فاش کند. این امر امکان به اشتراک‌گذاری به موقع و خصوصی شاخص‌های حیاتی تهدید را فراهم می‌کند و مقاومت کلی زیرساخت دیجیتال جهانی را در برابر تهدیدات پیشرفته و مداوم افزایش می‌دهد.

دولت و آمار: سرشماری و تحلیل سیاست‌گذاری حافظ حریم خصوصی

دولت‌ها مقادیر عظیمی از داده‌های حساس جمعیت‌شناختی و اقتصادی را برای سیاست‌گذاری جمع‌آوری می‌کنند، اما تضمین حریم خصوصی فردی حیاتی است. SMC می‌تواند تحلیل‌های آماری حافظ حریم خصوصی را ممکن سازد.

تصور کنید آژانس‌های ملی آمار در کشورهای مختلف می‌خواهند نرخ بیکاری یا میانگین درآمد خانوار را در بخش‌های جمعیت‌شناختی خاص مقایسه کنند، بدون اینکه داده‌های شهروندان فردی را به یکدیگر یا حتی در داخل فراتر از agregat لازم، فاش کنند. SMC می‌تواند به آن‌ها اجازه دهد تا مجموعه داده‌های رمزگذاری شده را برای محاسبه میانگین‌ها، واریانس‌ها یا همبستگی‌های جهانی یا منطقه‌ای تجمیع کنند و بینش‌های ارزشمندی را برای هماهنگی سیاست‌های بین‌المللی (مثلاً برای سازمان‌هایی مانند سازمان ملل، بانک جهانی یا OECD) بدون به خطر انداختن حریم خصوصی جمعیت‌های مربوطه خود، فراهم کنند. این به درک روندهای جهانی، مبارزه با فقر و برنامه‌ریزی زیرساخت‌ها در عین حفظ اعتماد عمومی کمک می‌کند.

بهینه‌سازی زنجیره تأمین: پیش‌بینی مشارکتی

زنجیره‌های تأمین مدرن پیچیده و جهانی هستند و شامل نهادهای مستقل متعددی می‌شوند. پیش‌بینی دقیق تقاضا نیازمند به اشتراک‌گذاری داده‌های فروش، سطح موجودی و ظرفیت‌های تولید است که اغلب اسرار اختصاصی و رقابتی هستند. SMC می‌تواند پیش‌بینی مشارکتی را تسهیل کند.

به عنوان مثال، یک تولیدکننده چندملیتی، تأمین‌کنندگان مختلف قطعات آن و توزیع‌کنندگان جهانی آن می‌توانند از SMC برای پیش‌بینی مشترک تقاضای آینده برای یک محصول استفاده کنند. هر نهاد داده‌های خصوصی خود را (مانند پیش‌بینی‌های فروش، موجودی، برنامه‌های تولید) مشارکت می‌دهد و پروتکل SMC یک پیش‌بینی تقاضای بهینه شده را برای کل زنجیره تأمین محاسبه می‌کند. هیچ شرکت‌کننده واحدی داده‌های اختصاصی دیگری را نمی‌آموزد، اما همه از یک پیش‌بینی agregat دقیق‌تر بهره‌مند می‌شوند که منجر به کاهش ضایعات، بهبود کارایی و زنجیره‌های تأمین جهانی مقاوم‌تر می‌شود.

مزایای محاسبات امن چندجانبه

پذیرش SMC مجموعه قانع‌کننده‌ای از مزایا را برای سازمان‌ها و جامعه به طور کلی ارائه می‌دهد:

• حریم خصوصی داده‌ها افزایش یافته: این مزیت اساسی و مهم‌ترین مزیت است. SMC تضمین می‌کند که ورودی‌های خام و حساس در طول فرآیند محاسبات محرمانه باقی می‌مانند و ریسک نقض داده‌ها و دسترسی غیرمجاز را به حداقل می‌رساند. این امکان تحلیل روی داده‌هایی را فراهم می‌کند که در غیر این صورت متمرکز کردن آن‌ها بسیار پرخطر یا غیرقانونی بود.
• به حداقل رساندن اعتماد: SMC نیاز به یک شخص ثالث مرکزی و مورد اعتماد برای تجمیع و پردازش داده‌های حساس را از بین می‌برد. اعتماد بین شرکت‌کنندگان توزیع می‌شود و تضمین‌های رمزنگاری تضمین می‌کنند که حتی اگر برخی از شرکت‌کنندگان مخرب باشند، حریم خصوصی ورودی‌های دیگران و صحت خروجی حفظ می‌شود. این در محیط‌هایی که اعتماد متقابل محدود یا وجود ندارد، حیاتی است.
• انطباق با مقررات: با پشتیبانی ذاتی از به حداقل رساندن داده‌ها و محدودیت هدف، SMC ابزاری قدرتمند برای انطباق با مقررات سختگیرانه جهانی حفاظت از داده‌ها مانند GDPR، CCPA و غیره فراهم می‌کند. این به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا از داده‌ها برای بینش بهره ببرند و در عین حال ریسک‌های قانونی و اعتباری مرتبط با مدیریت اطلاعات شخصی را به شدت کاهش دهند.
• گشودن بینش‌های جدید: SMC همکاری‌های داده‌ای را که قبلاً به دلیل نگرانی‌های حریم خصوصی یا رقابتی غیرممکن بود، ممکن می‌سازد. این امر راه‌های جدیدی را برای تحقیقات، هوش تجاری و تحلیل سیاست‌های عمومی باز می‌کند و منجر به پیشرفت‌ها و تصمیم‌گیری‌های آگاهانه‌تر در بخش‌های مختلف جهانی می‌شود.
• مزیت رقابتی: سازمان‌هایی که به طور مؤثر SMC را به کار می‌گیرند، می‌توانند مزیت رقابتی قابل توجهی کسب کنند. آن‌ها می‌توانند در طرح‌های مشارکتی شرکت کنند، به مجموعه داده‌های گسترده‌تری برای تحلیل دسترسی پیدا کنند و محصولات و خدمات نوآورانه حافظ حریم خصوصی را توسعه دهند که آن‌ها را در بازار متمایز می‌کند، همه این‌ها در حالی که تعهد قوی خود را به اخلاق داده‌ها و حریم خصوصی نشان می‌دهند.
• حاکمیت داده‌ها: داده‌ها می‌توانند در حوزه قضایی اصلی خود باقی بمانند و به قوانین محلی اقامت داده‌ها پایبند باشند، در حالی که همچنان بخشی از یک محاسبات جهانی هستند. این امر به ویژه برای کشورهایی با الزامات سختگیرانه حاکمیت داده‌ها مهم است و همکاری بین‌المللی را بدون نیاز به جابجایی فیزیکی داده‌ها ممکن می‌سازد.

چالش‌ها و ملاحظات برای پذیرش SMC

علیرغم مزایای عمیق آن، SMC بدون چالش نیست. پذیرش گسترده نیازمند غلبه بر چندین مانع است، به ویژه در مورد عملکرد، پیچیدگی و آگاهی.

سربار محاسباتی: عملکرد در مقابل حریم خصوصی

پروتکل‌های SMC ذاتاً از نظر محاسباتی فشرده‌تر از محاسبات سنتی متن ساده هستند. عملیات رمزنگاری درگیر (رمزگذاری، رمزگشایی، عملیات همومورفیک، درهم کردن مدارها و غیره) به قدرت پردازش و زمان قابل توجهی بیشتری نیاز دارند. این سربار می‌تواند یک مانع بزرگ برای برنامه‌های کاربردی در مقیاس بزرگ و در زمان واقعی یا محاسبات شامل مجموعه داده‌های عظیم باشد. در حالی که تحقیقات جاری به طور مداوم کارایی را بهبود می‌بخشد، مصالحه بین تضمین‌های حریم خصوصی و عملکرد محاسباتی یک ملاحظه حیاتی باقی می‌ماند. توسعه‌دهندگان باید با دقت پروتکل‌هایی را انتخاب کنند که برای موارد استفاده خاص و محدودیت‌های منابع آن‌ها بهینه شده باشد.

پیچیدگی پیاده‌سازی: نیاز به تخصص تخصصی

پیاده‌سازی پروتکل‌های SMC نیازمند تخصص بسیار تخصصی در رمزنگاری و مهندسی نرم‌افزار است. طراحی، توسعه و استقرار راه‌حل‌های SMC امن و کارآمد پیچیده است و نیازمند درک عمیقی از اولیه‌های رمزنگاری، طراحی پروتکل و بردارهای حمله بالقوه است. کمبود متخصصان ماهر در این زمینه خاص وجود دارد که ادغام SMC را در سیستم‌های موجود برای بسیاری از سازمان‌ها چالش‌برانگیز می‌کند. این پیچیدگی همچنین می‌تواند در صورت عدم مدیریت توسط متخصصان، منجر به خطاها یا آسیب‌پذیری‌ها شود.

استانداردسازی و قابلیت همکاری

زمینه SMC هنوز در حال تکامل است و در حالی که پروتکل‌های نظری تثبیت شده‌ای وجود دارد، پیاده‌سازی‌های عملی اغلب متفاوت هستند. فقدان استانداردهای جهانی برای پروتکل‌های SMC، فرمت‌های داده و رابط‌های ارتباطی می‌تواند مانع از قابلیت همکاری بین سیستم‌ها و سازمان‌های مختلف شود. برای پذیرش گسترده جهانی، نیاز به استانداردسازی بیشتری برای اطمینان از تعامل یکپارچه راه‌حل‌های مختلف SMC وجود دارد که یک اکوسیستم حافظ حریم خصوصی متصل‌تر و مشارکتی‌تر را پرورش می‌دهد.

پیامدهای هزینه و مقیاس‌پذیری

سربار محاسباتی SMC مستقیماً به هزینه‌های زیرساختی بالاتر ترجمه می‌شود و به سرورهای قدرتمندتر، سخت‌افزار تخصصی (در برخی موارد) و زمان‌های پردازش بالقوه طولانی‌تر نیاز دارد. برای سازمان‌هایی که با پتابایت‌ها داده سر و کار دارند، مقیاس‌بندی راه‌حل‌های SMC می‌تواند از نظر اقتصادی چالش‌برانگیز باشد. در حالی که هزینه اغلب با ارزش حریم خصوصی و انطباق توجیه می‌شود، اما همچنان یک عامل مهم در تصمیمات پذیرش است، به ویژه برای کسب‌وکارهای کوچکتر یا آنهایی که بودجه‌های IT محدودی دارند. تحقیقات در زمینه الگوریتم‌های کارآمدتر و سخت‌افزار تخصصی (مانند FPGAها، ASICها برای عملیات رمزنگاری خاص) برای بهبود مقیاس‌پذیری و کاهش هزینه‌ها حیاتی است.

آموزش و آگاهی: پر کردن شکاف دانش

بسیاری از رهبران کسب‌وکار، سیاست‌گذاران و حتی متخصصان فنی با SMC و قابلیت‌های آن آشنا نیستند. یک شکاف دانش قابل توجه در مورد اینکه SMC چیست، چگونه کار می‌کند و کاربردهای بالقوه آن وجود دارد. پر کردن این شکاف از طریق کمپین‌های آموزشی و آگاهی برای پرورش درک گسترده‌تر و تشویق سرمایه‌گذاری در این فناوری حیاتی است. نشان دادن موارد استفاده موفق و عملی، کلید ایجاد اعتماد و تسریع پذیرش فراتر از نوآوران اولیه است.

آینده پروتکل‌های حافظ حریم خصوصی: فراتر از SMC

SMC سنگ بنای محاسبات حافظ حریم خصوصی است، اما بخشی از خانواده گسترده‌تری از فناوری‌ها است که به طور مداوم در حال تکامل هستند. آینده احتمالاً شاهد رویکردهای ترکیبی و ادغام SMC با سایر راه‌حل‌های پیشرفته خواهد بود.

ادغام با بلاک‌چین و دفتر کل توزیع شده

بلاک‌چین و فناوری‌های دفتر کل توزیع شده (DLT) ثبت سوابق غیرمتمرکز و تغییرناپذیر را ارائه می‌دهند و اعتماد و شفافیت را در تراکنش‌های داده‌ای افزایش می‌دهند. ادغام SMC با بلاک‌چین می‌تواند اکوسیستم‌های قدرتمند حافظ حریم خصوصی ایجاد کند. به عنوان مثال، یک بلاک‌چین می‌تواند اثبات وقوع یک محاسبات SMC یا هش یک خروجی را بدون افشای ورودی‌های حساس ثبت کند. این ترکیب می‌تواند به ویژه در زمینه‌هایی مانند ردیابی زنجیره تأمین، امور مالی غیرمتمرکز (DeFi) و اعتبارنامه‌های قابل تأیید، که در آن هم حریم خصوصی و هم مسیرهای حسابرسی قابل تأیید ضروری هستند، تأثیرگذار باشد.

SMC مقاوم در برابر کوانتوم

ظهور محاسبات کوانتومی یک تهدید بالقوه برای بسیاری از طرح‌های رمزنگاری موجود، از جمله برخی از موارد استفاده شده در SMC، ایجاد می‌کند. محققان به طور فعال در حال کار بر روی رمزنگاری مقاوم در برابر کوانتوم (یا پساکوانتوم) هستند. توسعه پروتکل‌های SMC که در برابر حملات کامپیوترهای کوانتومی مقاوم هستند، یک حوزه تحقیقاتی حیاتی است که امنیت و دوام بلندمدت محاسبات حافظ حریم خصوصی را در دنیای پساکوانتوم تضمین می‌کند. این امر شامل کاوش در مسائل ریاضی جدیدی است که حل آن‌ها هم برای کامپیوترهای کلاسیک و هم کوانتومی دشوار است.

رویکردهای ترکیبی و استقرارهای عملی

استقرارهای واقعی به طور فزاینده‌ای به سمت معماری‌های ترکیبی حرکت می‌کنند. به جای تکیه صرف بر یک فناوری افزایش‌دهنده حریم خصوصی (PET)، راه‌حل‌ها اغلب SMC را با تکنیک‌هایی مانند رمزنگاری همومورفیک، اثبات‌های دانش صفر، حریم خصوصی تفاضلی و محیط‌های اجرایی مورد اعتماد (TEEs) ترکیب می‌کنند. به عنوان مثال، یک TEE ممکن است برخی از محاسبات حساس را به صورت محلی انجام دهد، در حالی که SMC یک محاسبات توزیع شده را در چندین TEE هماهنگ می‌کند. این مدل‌های ترکیبی با هدف بهینه‌سازی برای عملکرد، امنیت و مقیاس‌پذیری، محاسبات حافظ حریم خصوصی را برای طیف وسیع‌تری از برنامه‌ها و سازمان‌ها در سراسر جهان عملی‌تر و در دسترس‌تر می‌کنند.

علاوه بر این، چارچوب‌های برنامه‌نویسی ساده‌شده و لایه‌های انتزاعی در حال توسعه هستند تا SMC را برای توسعه‌دهندگان اصلی در دسترس‌تر کنند و نیاز به تخصص عمیق رمزنگاری برای هر پیاده‌سازی را کاهش دهند. این دموکراتیزه کردن ابزارهای حافظ حریم خصوصی، کلید پذیرش گسترده‌تر خواهد بود.

بینش‌های عملی برای سازمان‌ها

برای سازمان‌هایی که به دنبال پیمایش در چشم‌انداز پیچیده حریم خصوصی داده‌ها و همکاری هستند، در نظر گرفتن SMC دیگر یک گزینه نیست بلکه یک ضرورت استراتژیک است. در اینجا چند بینش عملی آورده شده است:

• نیازهای داده‌ای و فرصت‌های همکاری خود را ارزیابی کنید: مناطقی را در سازمان خود یا در سراسر صنعت خود شناسایی کنید که در آن داده‌های حساس می‌توانند در صورت تحلیل مشارکتی، بینش‌های قابل توجهی به دست دهند، اما در حال حاضر نگرانی‌های حریم خصوصی مانع چنین تلاش‌هایی می‌شود. با موارد استفاده‌ای شروع کنید که ارزش تجاری روشنی و دامنه قابل مدیریتی دارند.
• کوچک شروع کنید، سریع یاد بگیرید: فوراً به دنبال یک استقرار گسترده در سطح شرکت نباشید. با پروژه‌های آزمایشی یا اثبات مفاهیم با تمرکز بر یک مشکل خاص و با ارزش بالا با تعداد محدودی از شرکت‌کنندگان شروع کنید. این رویکرد تکراری به شما امکان می‌دهد تا تجربه کسب کنید، پیچیدگی‌ها را درک کنید و قبل از مقیاس‌بندی، مزایای ملموسی را نشان دهید.
• در تخصص سرمایه‌گذاری کنید: بپذیرید که SMC به دانش تخصصی نیاز دارد. این به معنای ارتقاء مهارت تیم‌های فنی موجود، استخدام استعدادهای مهندسی رمزنگاری و حریم خصوصی، یا همکاری با متخصصان و فروشندگان خارجی است که در فناوری‌های حافظ حریم خصوصی تخصص دارند.
• آگاه بمانید و با اکوسیستم تعامل داشته باشید: زمینه محاسبات حافظ حریم خصوصی به سرعت در حال تکامل است. از آخرین پیشرفت‌ها در پروتکل‌های SMC، رمزنگاری همومورفیک، اثبات‌های دانش صفر و تغییرات نظارتی مربوطه مطلع باشید. در کنسرسیوم‌های صنعتی، مشارکت‌های دانشگاهی و طرح‌های منبع باز شرکت کنید تا در دانش جمعی سهیم باشید و از آن بهره‌مند شوید.
• فرهنگ حریم خصوصی بر اساس طراحی را پرورش دهید: ملاحظات حریم خصوصی را از همان ابتدای پروژه‌های مرتبط با داده‌ها ادغام کنید. اصل "حریم خصوصی بر اساس طراحی" را بپذیرید، جایی که حریم خصوصی در معماری و عملکرد سیستم‌های IT و شیوه‌های تجاری تعبیه شده است، نه اینکه یک فکر بعدی باشد. SMC یک ابزار قدرتمند در این زرادخانه است که یک رویکرد پیشگیرانه را برای حفاظت از داده‌ها ممکن می‌سازد.

نتیجه‌گیری: ساختن آینده‌ای دیجیتال خصوصی‌تر و مشارکتی‌تر

محاسبات امن چندجانبه نشان‌دهنده یک تغییر پارادایم در نحوه برخورد ما با همکاری داده‌ها در دنیای آگاه به حریم خصوصی است. این فناوری یک مسیر ریاضیاتی تضمین شده برای باز کردن هوش جمعی نهفته در مجموعه داده‌های توزیع شده و حساس، بدون به خطر انداختن حریم خصوصی فردی یا محرمانگی شرکتی ارائه می‌دهد. از مؤسسات مالی جهانی که تقلب را در سراسر مرزها شناسایی می‌کنند تا کنسرسیوم‌های بهداشتی بین‌المللی که تحقیقات نجات‌بخش را تسریع می‌کنند، SMC در حال اثبات خود به عنوان یک ابزار ضروری برای پیمایش در پیچیدگی‌های عصر دیجیتال است.

ظهور اجتناب‌ناپذیر فناوری‌های افزایش‌دهنده حریم خصوصی

با تشدید فشارهای نظارتی، افزایش آگاهی عمومی از حریم خصوصی داده‌ها و ادامه رشد تقاضا برای بینش‌های بین-سازمانی، فناوری‌های افزایش‌دهنده حریم خصوصی (PETs) مانند SMC دیگر فقط یک کنجکاوی رمزنگاری خاص نیستند، بلکه یک جزء ضروری از مدیریت مسئولانه داده‌ها و نوآوری هستند. در حالی که چالش‌های مربوط به عملکرد، پیچیدگی و هزینه باقی می‌مانند، تحقیقات جاری و پیاده‌سازی‌های عملی به طور پیوسته SMC را کارآمدتر، در دسترس‌تر و مقیاس‌پذیرتر می‌کنند.

سفر به سوی آینده‌ای دیجیتال واقعاً خصوصی و مشارکتی یک سفر مداوم است و محاسبات امن چندجانبه در حال پیشروی است. سازمان‌هایی که این فناوری قدرتمند را بپذیرند، نه تنها داده‌های خود را ایمن کرده و انطباق را تضمین می‌کنند، بلکه خود را در خط مقدم نوآوری قرار می‌دهند، اعتماد را پرورش می‌دهند و ارزش جدیدی را در دنیای به طور فزاینده داده-محور و متصل جهانی ایجاد می‌کنند. توانایی محاسبه روی داده‌هایی که نمی‌توانید ببینید و به نتیجه اعتماد کنید، فقط یک شاهکار فناوری نیست؛ بلکه بنیانی برای یک جامعه جهانی اخلاقی‌تر و پربارتر است.