更新：本文已更新，以反映截至2025年1月世界基金会新AMPC设置的实施。 如需更多信息，请参见此处的AMPC文章。
已验证的World ID用户可以证明他们是独一无二的个体，而不必透露他们是谁，从而在数字领域解锁新的能力，比如集体保护避免冒充、深度伪造和影响力活动。 为实现这一目标，系统确保用户在注册时没有曾经注册过，通过应用Daugman虹膜码方法[1]，这依赖于虹膜的固有唯一性。
虹膜代码是唯一的，必须十分小心地处理。 直到最近，这意味着使用硬件安全模块、加密驱动器和网络、身份和访问管理等。 在此基础上，World ID 通过其额外的一层零知识证明走得更远，使个人能够使用他们的 World ID 而不透露使用了哪个 World ID 或用户是谁。
秘密分享就像一个有多个刻度盘的保险箱，每个参与者只知道一个代码。 只有参与者共同合作，才能打开保险箱并揭示秘密。
通过将分份分发给多个受信任的各方（参与者），可以实现安全性的容错能力。 即使其中一些参与者的完整安全性被破坏，只要至少有一位参与者仍然安全，秘密就不会泄露。 此外，这是密码学中为数不多的几种提供完美保密性的结果之一，这意味着无论在质因数分解和量子计算机等方面发生哪些进展，它始终是安全的。
秘密共享是强大的，但仅凭它本身只能用来存储信息。 通常，我们还希望对信息进行一些操作（即，对其进行计算）。 这里就是安全多方计算（SMPC）[3]的用武之地。 它允许秘密共享方案中的参与者共同进行计算，同时保持这些信息的保密性。 例如，假设你和你的同事想知道你们团队的平均工资，但你们都不想透露自己的工资。 为此，每个人创建自己工资的秘密份额，并将这些份额分发给同事。 记住，这些份额看起来像是随机数字，不会透露任何信息。 然后每个人计算出份额的平均值，一开始可能看起来毫无意义。 但由于所谓的同态性性质，这些秘密份额的平均值与平均值的一个份额是相同的。 现在每个人都拥有平均值的一部分，他们可以继续结合他们的份额以揭示实际的平均值！[4]
SMPC协议通常对资源的需求过高，无法用于大型复杂计算。 这就是尽管它们具有隐私保护特性，但在生物特征模板保护中未见广泛使用的原因。 在去年八月的一篇论文中[5]，国际红十字会的一个研究团队得出结论：
“虽然SMC-Janus [一种SMPC解决方案]提供了最强的数据保护，但其成本使其不适合大规模援助分发项目。”
Araki et al. (2016)[6], Mohassel and Rindal (2018)[7]等最近的一系列研究表明，在SMPC协议中进行了强有力的优化，使其在机器学习问题上变得高效。 在World Foundation和TACEO的合作工作中，这些方法已被调整用于创建用于比较虹膜代码的SMPC协议。 这种优化使得将SMPC应用于虹膜代码唯一性的问题成为可能，并实现了超过10,000倍的加速。
这允许将虹膜代码加密为秘密共享，并分发给多个参与者。 使用SMPC协议，参与者可以在不解密秘密的情况下，将注册用户的虹膜代码与加密的共享部分进行比较。 一旦唯一性得到验证，新用户的虹膜代码将被加密为秘密共享并添加。 与之前的技术状态不同，之前的虹膜代码需要为每次比较进行解密，而在新的多方系统中，存储的虹膜代码始终保持加密状态，仅揭示比较距离的结果。 目前正在研究设计协议，以在未来揭示更少的信息[8]。
SMPC协议是开源的，可在一个Github仓库中找到，其实现经过Least Authority的审核。 在三月投入生产后，现有的虹膜代码被加密为秘密份额，SMPC协议与以前的系统同时运行以验证可靠性。 在2024年5月，旧系统被关闭并安全删除。 尽管性能有突破性提升，新系统仍需要1152个核心，3.6TB内存，并在所有各方之间使用5 Gbps的带宽。
新的SMPC系统需要1152个核心，3.6TB内存，并在所有各方之间使用5 Gbps带宽。
在与数据保护机构的对话中，这项工作流的重要性得到了强调，特别是围绕进一步的生物特征模板保护，尤其是与欧盟的World Foundation的主要监督机构巴伐利亚数据保护局（“BayLDA”）。
截至撰写时，当前SMPC系统的参与者是Tools for Humanity GmbH和World Foundation的欧盟机构。 基金会目前还在与一些其他独立的、第三方潜在参与者进行讨论，其中包括瑞士苏黎世大学的区块链中心。
更新：截至2025年1月，SMPC系统的参与者是Nethermind，埃尔兰根-纽伦堡大学（FAU）和加州大学伯克利分校负责任的去中心化智能中心（RDI）。 此外，瑞士苏黎世大学的区块链中心已承诺协助推进匿名数据的安全存储。 这一转变将有助于创建一个全球化和去中心化的系统，确保没有实体可以访问生物识别数据。
在深入探讨SMPC之前，进行了现有生物特征模板保护方法的审查。 一些方法，如模糊承诺和布隆过滤器，被排除在外，因为它们不提供加密隐私。 相反，它们依赖于引入错误，这使得它们不适合检查唯一性。 同态加密（HE）和安全多方计算（SMPC）都提供强大的隐私、安全和准确性保证，但对于唯一性验证的使用场景，SMPC提供的安全性明显优于HE。 通过开发的优化措施，SMPC系统的性能也非常出色。
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