في العصر الرقمي، غالبًا ما تُعامل البيانات كسلعة يمكن مشاركتها وتحليلها وبيعها. ومع ذلك، لا تزال بعض المعلومات الأكثر قيمة محبوسة، ليس لأنها سرية بطبيعتها، بل لأن مالكيها لا يستطيعون الوثوق ببعضهم البعض بشأنها. قد تمتلك مستشفى سجلات مرضى حساسة، وقد يمتلك بنك تاريخًا ماليًا مفصلًا، وقد تحتفظ حكومة ببيانات التعداد السكاني، ولكن لا يمكن لأي منهم دمج مجموعات البيانات هذه للعثور على أنماط قد تنقذ الأرواح أو تحسن الاقتصادات دون المخاطرة بانتهاك الخصوصية. لعقود من الزمن، كان الحل لهذا المأزق هو مفهوم نظري يسمى الحوسبة متعددة الأطراف الآمنة (secure multiparty computation). الفكرة بسيطة بشكل مخادع: يمكن لعدة أطراف العمل معًا لحساب نتيجة من بياناتهم الخاصة دون الكشف عن البيانات نفسها لبعضهم البعض أو لأي مراقب خارجي. الأمر يشبه مجموعة من الأشخاص يحلون لغزًا حيث يمتلك كل شخص بضع قطع، لكن لا يمكنهم تمرير القطع لبعضهم البعض إلا بطريقة تكشف الصورة النهائية دون إظهار القطع الفردية أبدًا.

بينما وُجدت هذه النظرية لسنوات، كان تحويلها إلى أداة عملية للتحليل في العالم الحقيقي صراعًا مستمرًا. كانت المحاولات السابقة لبناء أنظمة لهذا الغرض تشبه غالبًا أدوات متخصصة مصممة لمهمة واحدة. فقد يكون أحد الأنظمة ممتازًا في معالجة الأرقام للتعلم الآلي، بينما بُني نظام آخر فقط لفرز سجلات قواعد البيانات، وثالث لتتبع الاتجاهات الزمنية. إذا أراد باحث دمج هذه المهام — مثل تحليل الصور الطبية، ومطابقتها مع سجلات المرضى، ثم تتبع التغييرات بمرور الوقت — فإنه سيواجه جدارًا مسدودًا. سيتعين عليه ربط أنظمة مختلفة وغير متوافقة، وهي عملية لم تكن صعبة البناء للغاية فحسب، بل كانت غالبًا مستحيلة التأمين، لأن الأنظمة المختلفة تتحدث لغات تشفير مختلفة. لقد ظل المجال عالقًا في مجموعة من المحركات أحادية الغرض التي لا تستطيع التعامل مع سير العمل المعقد والمختلط المطلوب في العلوم الحديثة.

قام فريق من الباحثين في جامعة بوسطن الآن ببناء محرك جديد مصمم لكسر هذا الجمود. أطلقوا عليه اسم "CryptDough"، وهو نظام موحد يسمح لعدة أطراف غير واثقة بتشغيل خطوط أنابيب تحليل بيانات معقدة على مدخلاتهم الخاصة دون كشف البيانات الخام أبدًا. وعلى عكس أسلافه، الذين كانوا محدودين بنوع واحد من المهام أو بإعداد أمني محدد، تم بناء CryptDough للتعامل مع مجموعة واسعة من أعباء العمل في وقت واحد. يمكنه معالجة البيانات العلاقاتية، مثل جداول سجلات المرضى، وبيانات السلاسل الزمنية، مثل تدفقات قراءات أجهزة المراقبة الصحية، ومهام التعلم الآلي، مثل تحديد الأمراض من الصور الطبية، وكل ذلك ضمن نفس البيئة الآمنة. تم تصميم النظام ليكون مرنًا بما يكفي للتكيف مع مستويات مختلفة من الثقة، بدءًا من السيناريوهات التي يكون فيها الأطراف مجرد فضوليين بشأن البيانات إلى المواقف التي قد يحاولون فيها بنشاط الانحراف عن البروتوكول.

لقد حقق الباحثون ذلك من خلال إنشاء بنية طبقية تفصل الرياضيات المعقدة للتشفير عن منطق تحليل البيانات. في أسفل هذه البنية، يتولى النظام العمليات الشاقة للاتصال الآمن والتشفير، مما يضمن بقاء البيانات مخفية. وفوق ذلك، يقدم مجموعة من اللبنات الأساسية التي تسمح للمطورين ببناء عمليات عالية المستوى دون الحاجة إلى أن يكونوا خبراء في التشفير. ويتمثل الابتكار الرئيسي في هذا التصميم في آلية يسميها المؤلفون "المتجهات الافتراضية" (virtual vectors). في البرمجة التقليدية، تتطلب معالجة البيانات غالبًا كتابة كود معقد لإدارة كيفية تقسيم المعلومات عبر أجهزة كمبيوتر مختلفة وكيفية إعادة تجميعها. يزيل CryptDough هذا العبء عن المستخدم؛ فهو يسمح لمحلل البيانات بكتابة كود كما لو كان يعمل على جهاز كمبيوتر واحد بخيط معالجة واحد، بينما يتعامل النظام تلقائيًا مع المعالجة المتوازية، والاتصال، وإدارة الذاكرة في الخلفية. هذا يعني أنه يمكن للمستخدم كتابة برنامج لتحليل مجموعة بيانات دون القلق بشأن التفاصيل المعقدة لكيفية مشاركة البيانات بأمان بين الأطراف.

لاختبار ابتكارهم، أنشأ الباحثون سير عمل واقعي ومعقد يحاكي دراسة طبية حقيقية. بدأ خط الأنابيب باستخدام نموذج تعلم آلي لتحليل صور الأشعة السينية والتنبؤ باحتمالية حدوث حالات مثل الالتهاب الرئوي أو كوفيد-19. ثم تم دمج هذه التنبؤات مع قاعدة بيانات لسجلات المرضى التي تحتوي على معلومات حول الربو وتاريخ العلاج. وأخيرًا، قام النظام بتحليل بيانات السلاسل الزمنية من الأجهزة القابلة للارتداء، بحثًا عن أنماط محددة في مستويات تشبع الأكسجين التي قد تشير إلى حوادث نقص الأكسجين. كان الهدف هو تحديد ما إذا كان تاريخ مستويات الأكسجين المنخفضة يمكن أن يعمل كمؤشر لتشخيص أمراض الجهاز التنفسي. تم تنفيذ هذه العملية بأكملها، والتي تتضمن معالجة الصور، وربط قواعد البيانات، وتحليل السلاسل الزمنية، بشكل آمن عبر أطراف متعددة. أظهرت النتائج أن CryptDough يمكنه إكمال هذا التحليل المعقد ومتعدد المراحل في وقت عملي، يتراوح بين دقيقة واحدة تقريبًا على شبكة محلية وأكثر من ساعة بقليل على شبكة أوسع عند استخدام أعلى مستويات الأمان.

تم قياس أداء هذا النظام الجديد مقابل العديد من الأدوات المتخصصة الموجودة والتي تعتبر حاليًا هي الأفضل في مجالها. عند اختبارهم على مهام فردية، مثل فرز سجلات قواعد البيانات أو تشغيل نماذج التعلم الآلي، أثبت CryptDough أنه منافس لهذه الأنظمة المتخصصة. وفي كثير من الحالات، تفوق عليها بالفعل، حيث كان أسرع بمعدل يصل إلى ضعفي السرعة مقارنة بالبدائل الأفضل لأعباء عمل معينة. وعند مقارنته بأداة مترجمة عامة الغرض تُستخدم على نطاق واسع في هذا المجال، أظهر CryptDough ميزة كبيرة، حيث كان أسرع بمعدل يصل إلى 4.7 مرة في إعدادات الشبكة واسعة النطاق. هذه السرعة أمر بالغ الأهمية لأن الحوسبة الآمنة أبطأ بطبيعتها من الحوسبة القياسية بسبب الحاجة إلى التواصل المستمر والتحقق بين الأطراف. ومن خلال تحسين كيفية حدوث هذه الاتصالات ومعالجة البيانات بالتوازي، تمكن الباحثون من الحفاظ على كفاءة النظام بما يكفي للاستخدام العملي.

كما سلطت الدراسة الضوء على قيود محاولة دمج الأنظمة المتخصصة الحالية. أشار الباحثون إلى أنه حتى لو استهدف نظامان نفس التهديد الأمني، فإنهما غالبًا ما يستخدمان طرقًا مختلفة جذريًا لترميز البيانات. إن محاولة تمرير البيانات من نظام إلى آخر ستتطلب تحويل هذه الترميزات، وهي عملية ليست صعبة تقنيًا فحسب، بل يمكن أن تؤدي أيضًا إلى ثغرات أمنية. علاوة على ذلك، فإن تنسيق أنظمة متعددة سيتطلب دمج بيئات تشغيل وواجهات برمجة تطبيقات مختلفة، وهي مهمة تتطلب مستوى من الجهد الهندسي والخبرة التشفيرية نادرًا ما يتوفر. يحل CryptDough هذه المشكلة من خلال توفير بيئة واحدة متماسكة حيث يمكن لجميع أنواع التحليلات هذه أن تحدث معًا دون الحاجة إلى التحويل أو التنسيق اليدوي.

إن تداعيات هذا العمل تمتد إلى ما هو أبعد من مجرد السرعة أو الملائمة. فمن خلال توفير محرك موحد يدعم أعباء العمل المختلطة ونماذج التهديد المختلفة، جعل الباحثون من الممكن معالجة المشكلات التي كانت بعيدة المنال سابقًا. تم تصميم النظام ليكون قابلاً للتوسع، مما يعني أنه مع ظهور بروتوكولات تشفير جديدة أو أنواع جديدة من تحليل البيانات، يمكن إضافتها إلى النظام دون إعادة بناء الأساس بالكامل. تهدف هذه الوحدوية إلى دمقرطة استخدام الحوسبة الآمنة، مما يسمح لمحللي البيانات ومطوري البرامج ببناء تطبيقات آمنة دون الحاجة إلى أن يكونوا خبراء في التشفير بأنفسهم. وقد أتاح الباحثون الكود المصدري لـ CryptDough للجمهور، داعين إلى مزيد من التطوير والاختبار.

في النهاية، يمثل العمل المقدم في هذه الورقة خطوة مهمة للأمام في جعل الحوسبة متعددة الأطراف الآمنة حقيقة عملية لتحليل البيانات المعقدة. إنه ينقل المجال من مجموعة من الأدوات المعزولة أحادية الغرض نحو محرك موحد قادر على التعامل مع سير العمل المختلط والفوضوي الذي يميز علوم البيانات في العالم الحقيقي. وتشير النتائج إلى أنه من الممكن بناء نظام يكون آمنًا وعالي الأداء في آن واحد، وقادرًا على تعميم وظائف الأنظمة المتخصصة مع التفوق عليها في الأداء غالبًا. وبينما لا تزال هذه التكنولوجيا في مراحلها الأولى وتواجه تحديات في التوسع ليشمل أعدادًا كبيرة جدًا من الأطراف، فإن عرض خط أنابيب كامل ومعقد يعمل بأمان عبر أنواع مختلفة من البيانات يقدم رؤية مقنعة لما يمكن تحقيقه عندما لا تُرى الخصوصية والتعاون كأمرين متنافيين.