Es wird zunehmend schwieriger die Privatsphäre von Nutzerdaten in digitalen Systemen zu schützen, da die Menge an gespeicherten und verarbeiteten Daten stetig wächst und Systeme immer komplexer und vernetzter werden. Zwei Techniken, die dieses Problem angehen und darauf abzielen praktische Berechnungen unter gleichzeitigem Schutz der Privatsphäre zu ermöglichen, sind sichere Mehrparteienberechnung (MPC) und Private Information Retrieval (PIR). Diese Dissertation präsentiert Ergebnisse, die zeigen wie Anwendungen aus der Praxis mit Privatsphäre-Schutz versehen werden können. Dies ist nicht nur der Wunsch vieler Anwender, sondern mit der europäischen Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) seit 2018 auch auf einer starken rechtlichen Basis verankert.

Die wissenschaftlichen Beiträge dieser Arbeit sind in die folgenden drei Teile gegliedert:

MPC Werkzeuge Die Verwendung von MPC-Techniken benötigt fundiertes Hintergrundwissen in einem komplexen Forschungsfeld. Wir stellen dafür Werkzeuge zur Verfügung, die effizient sind und gleichzeitig einen großen Fokus auf Benutzbarkeit legen. Diese Werkzeuge diesen als Basis für viele Folge-Arbeiten und sie erleichtern es Kryptographen, Entwicklern und Forschern MPC Anwendungen zu entwickeln und zu evaluieren. Wir stellen ein Implementierungs-Framework zur Verfügung, das von Protokolldetails abstrahiert, ergänzen dieses mit Bausteinen aus der Hardware-Synthese und erlauben die direkte Verarbeitung von Hardwarebeschreibungs-Sprachen. Weiterhin stellen wir einen Compiler vor, der ANSI-C-Code vollautomatisiert in effiziente, hybride MPC Protokolle übersetzt.

MPC Anwendungen MPC war lange Zeit als rein theoretisches Resultat angesehen, das aufgrund seiner Komplexität in der Praxis kaum Verwendung findet. Wir präsentieren mehrere praktische Applikationen, die die Privatsphäre der verarbeiteten Daten schützen und gleichzeitig praktikable Performanz erreichen. Eine Anwendung ist fokussiert auf die Berechnung von Routen mittels des Border Gateway Protokolls (BGP) im Internet sowie deren Verteilung bei Internet Exchange Points (IXPs). In beiden Fällen schützen unsere Protokolle sensitive Unternehmensdaten, die für Routing-Entscheidungen benötigt werden. Ein weiterer Anwendungsfall stammt aus der Genetik und ist insofern von besonderer Relevanz, da das menschliche Genom unveränderlich ist und für die komplette Dauer eines Menschenlebens an ein Individuum gebunden ist. Unser System erlaubt es mehreren medizinischen Institutionen ihre Genomdaten sicher in eine verteilte Genomdatenbank auszulagern und diese zentrale Datenbank unter Schutz der Privatsphäre abzufragen.

PIR und Anwendungen Die private Abfrage von Daten aus einer Datenbank als Grundlage für Anonymität und den Schutz von Metadaten wird ermöglicht durch Private Information Retrieval (PIR). Wir zeigen Verbesserungen und die Generalisierung des PIR-Protokolls von Chor et al. sowie eine Implementierung und Evaluation davon. Wir implementieren zudem ein effizientes anonymes Kommunikationssystem auf der Grundlage von PIR. Weiterhin stellen wir eine skalierbare Lösung für private Schnittmengenberechnung (PSI), speziell für den Kontext der privaten Kontaktsynchronisierung vor. Diese basiert auf effizienter 2-Parteien PIR in Kombination mit PSI.