Python实现安全多方计算（MPC）入门指南

什么是安全多方计算（MPC）？

安全多方计算是一种密码学协议，允许多个参与方联合计算一个函数，而无需透露各自的输入数据。例如，Alice和Bob想计算他们工资的总和，但又不想让对方知道自己的具体工资数额——MPC就能解决这个问题。

最简单的MPC：秘密共享（Secret Sharing）

我们采用加法秘密共享（Additive Secret Sharing）作为基础。其核心思想是：将一个秘密值拆分成多个“份额”（shares），分发给不同参与方。只有所有份额加在一起才能还原原始值，单独一个份额则毫无意义。

举个例子：

假设秘密值 x = 42。我们可以随机生成一个数 r = 15，那么另一个份额就是 x - r = 27。于是：

• Alice 持有份额：15
• Bob 持有份额：27

单独看15或27，都无法得知x=42；但15 + 27 = 42，成功还原秘密！

Python实现：两方秘密相加

下面，我们用Python代码模拟两个参与方（Party A 和 Party B）在不泄露各自输入的情况下，计算 a + b 的和。

import randomclass Party:    def __init__(self, name):        self.name = name        self.share = None        def generate_share(self, secret, other_party_share=None):        """生成秘密份额"""        if other_party_share is not None:            # 如果已知对方份额，则计算自己的份额            self.share = secret - other_party_share        else:            # 随机生成自己的份额            self.share = random.randint(0, 1000)        return self.share        def add_shares(self, other_share):        """本地计算份额相加"""        return self.share + other_share# 模拟场景：Alice 想加 30，Bob 想加 50alice_input = 30bob_input = 50# 创建参与方alice = Party("Alice")bob = Party("Bob")# 步骤1：Alice 将她的输入 30 拆分为两个份额alice_share1 = alice.generate_share(alice_input)  # Alice 自己保留一份alice_share2 = alice_input - alice_share1         # 发送给 Bob 的份额# 步骤2：Bob 将他的输入 50 拆分为两个份额bob_share2 = bob.generate_share(bob_input)        # Bob 自己保留一份bob_share1 = bob_input - bob_share2               # 发送给 Alice 的份额# 步骤3：双方交换份额（模拟网络传输）alice.receive_from_bob = bob_share1bob.receive_from_alice = alice_share2# 步骤4：本地计算总和的份额alice_total_share = alice.add_shares(alice.receive_from_bob)bob_total_share = bob.add_shares(bob.receive_from_alice)# 步骤5：交换最终份额以得到结果（实际MPC中可能不需要这一步）total_sum = alice_total_share + bob_total_shareprint(f"Alice 的输入: {alice_input}")print(f"Bob 的输入: {bob_input}")print(f"计算结果: {total_sum}")print(f"验证: {alice_input} + {bob_input} = {alice_input + bob_input}")

代码解析

上面的代码实现了最基本的两方加法MPC：

1. 秘密拆分：每个参与方将自己的输入拆成两个随机份额。
2. 份额交换：Alice 把她为 Bob 生成的份额发给 Bob，反之亦然。
3. 本地计算：每个参与方在本地将自己持有的两个份额相加，得到“总和的秘密份额”。
4. 结果重构（可选）：如果需要公开结果，双方再交换各自的总和份额，相加即得最终答案。

在整个过程中，Alice 始终不知道 Bob 的输入（50），Bob 也不知道 Alice 的输入（30）。他们只看到了随机数！这正是Python多方计算的魅力所在。

进阶方向

本教程仅展示了MPC的冰山一角。真实世界中的安全多方计算教程会涉及更复杂的协议，如Garbled Circuits、GMW协议、基于同态加密的方案等。如果你感兴趣，可以尝试以下方向：

• 使用专业库如 PySyft、SCALE-MAMBA 或 MP-SPDZ
• 实现乘法、比较、排序等更复杂的操作
• 研究如何在三方或更多方之间进行计算

总结

通过这个简单的例子，你已经掌握了隐私保护计算的基本思想和Python实现方法。虽然真实场景更复杂，但核心逻辑不变：用数学和密码学保证数据“可用不可见”。

希望这篇Python MPC算法入门教程能为你打开安全计算的大门。动手试试吧，修改代码、增加参与方、尝试不同运算——实践是最好的老师！