Изследователи от Техническия университет в Мюнхен са разработили начин за доказване на местоположението, без да се разкриват точни данни, като целта е да се подобри поверителността, като същевременно се осигури точност. Техният метод, наречен Zero-Knowledge Location Privacy (ZKLP), използва усъвършенствани математически доказателства, известни като zero-knowledge proofs, и числа с плаваща запетая, за да позволи на потребителите да потвърдят, че се намират в определен район, без да разкриват точните си координати.

Проследяването на местоположението е често срещано в мобилните приложения, като често се извършва, без потребителите да го осъзнават. Тези данни могат да създадат представа за навиците, работните места и рутинните дейности на дадено лице, което понякога води до сериозни рискове за неприкосновеността на личния живот. В доклад на New York Times от 2019 г. се посочва колко лесно търговските данни за местоположението могат да идентифицират лица, включително член на екипа на президента на САЩ Доналд Тръмп, разкривайки посещения на чувствителни места като Мар-а-Лаго и Пентагона. С нарастването на опасенията за това как може да се злоупотребява с тези данни, изследователският екип от ТУ-Мюнхен си поставя за цел да намери начин да провери информацията за местоположението, като същевременно запази личните данни поверителни.

Техният подход ZKLP позволява на потребителите да докажат, че се намират в общ район, например в град или парк, без да издават точното си местоположение. Той се основава на доказателствата с нулево знание, които проверяват дадено твърдение, без да разкриват данните, които стоят зад него. За да направят това практически възможно, изследователите въвеждат първия набор от вериги за доказване на нулеви знания, които са напълно съвместими със стандарта IEEE 754 за аритметика с плаваща запетая, което гарантира точни изчисления и избягване на грешки, характерни за по-старите системи, които разчитат на математика, базирана на цели числа.

Процесът е ефективен, като изисква само 64 ограничения за операция за 2^15 умножения с плаваща запетая с единична точност, което значително намалява изчислителната сложност в сравнение с предишни методи. Оптимизираната им реализация използва 15,9 пъти по-малко ограничения при използване на стойности с плаваща запетая с единична точност и 12,2 пъти по-малко при използване на стойности с двойна точност, което прави системата много по-надеждна и мащабируема.

Един от основните случаи на използване е запазването на неприкосновеността на личния живот при тестване на близост между равнопоставени потребители. В тази конфигурация двама души могат да проверят дали са близо един до друг, без да споделят точното си местоположение. Системата работи бързо в рамките на секунда.

„Нашият метод показва, че проверката на местоположението е възможна и ефективна, като същевременно се запазва поверителността“, казва професор Себастиан Щайнхорст, професор по вградени системи и интернет на нещата.

Освен за проверка на местоположението, технологията, разработена в това проучване, може да има по-широко приложение в криптографията. Веригите с плаваща запетая, разработени за доказателства с нулево знание, биха могли да бъдат полезни в сигурното машинно обучение, цифровото здравеопазване и системите за мобилност, позволявайки точна проверка, като същевременно защитават данните на потребителя. Като съчетава прецизност и поверителност, това изследване предлага обещаващ начин за защита на данните за местоположението в епоха, в която проследяването става все по-често срещано.

Снимка: Unsplash

Виж още: ИИ диджеят на Spotify вече приема заявки, стига да сте платени абонати