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Der Experte für Zahlentheorie, der half, die Kryptografie zu revolutionieren 21. August 2019
Seite Goldwasser Die Schuldigen sind Wintermeyer
Als Shafi Goldwasser sich 1979 als neue Doktorandin der Informatik an der University of California in Berkeley entschied, sich auf Kryptographie und algorithmische Zahlentheorie zu konzentrieren, war ihr Timing perfekt.
1977 hatten die MIT-Professoren Ronald Rivest, Adi Shamir und Len Adleman den bahnbrechenden RSA-Verschlüsselungsalgorithmus mit öffentlichem Schlüssel veröffentlicht, der es Menschen ermöglichte, geheime Informationen auszutauschen, ohne sich vorher persönlich zu treffen, um einen gemeinsamen Verschlüsselungsschlüssel einzurichten. 1979 nutzten sie die Ideen in ihrem Verschlüsselungsalgorithmus, um eine Möglichkeit vorzuschlagen, Poker über das Telefon zu spielen, ohne Informationen über einen vertrauenswürdigen Dritten weiterzugeben. Ihre Methode bestand darin, mit einem verschlüsselten Deck zu handeln, aber Berkeley-Professor Richard Lipton wies darauf hin, dass teilweise Informationen über verschlüsselte Karten durchsickern und es einem Spieler ermöglichen könnten, zu schummeln.
Also stellten sich Goldwasser und sein Kollege Silvio Micali aus Berkeley der Herausforderung, wie man so verschlüsselt, dass alle Teilinformationen nachweislich verborgen bleiben. Sie führten die Idee der probabilistischen oder randomisierten Verschlüsselung ein: Jede einzelne Klartextnachricht muss viele mögliche Verschlüsselungen haben, die alle gleich wahrscheinlich sind, und die Person, die die Nachricht verschlüsselt, würde eine auswählen. Sie zeigten dann, dass es unmöglich wäre, zwischen zwei auf diese Weise verschlüsselten Nachrichten zu unterscheiden – was ein hohes Maß an Sicherheit bietet, das sie semantische Sicherheit nennen.
Die Arbeit zeigte eine Schwachstelle in jedem Verschlüsselungssystem – einschließlich früherer Versionen von RSA – auf, die es ermöglichte, dieselbe Nachricht immer auf die gleiche Weise zu verschlüsseln, was zu Kryptografiestandards führte, die die Verwendung probabilistischer Verschlüsselungsmethoden fordern, um dies zu verhindern.
Das Framework von Goldwasser und Micali ist seitdem weit verbreitet, um kryptografische Systeme zu evaluieren und neue zu erstellen. Und Public-Key-Kryptographie mit Randomisierung wurde schließlich zum Schlüssel zur Kommerzialisierung des Internets – es war die einzige Möglichkeit, Kreditkartennummern sicher über das Internet zu senden.
Goldwasser und Micali erhielten beide 1983 einen Lehrstuhl am MIT und setzten ihre Zusammenarbeit fort. In Zusammenarbeit mit Charles Rackoff an der University of Toronto entwickelten sie eine neue Art mathematischen Beweises, ein sogenanntes interaktives Beweissystem, bei dem eine mathematische Tatsache durch einen interaktiven Dialog von Fragen und Antworten zwischen einem Beweiser und einem Verifizierer demonstriert wird – ein mathematisches Analogon zu Das Spiel der 20 Fragen. Ein solches System, das als Zero-Knowledge-Beweis bezeichnet wird, hat die bemerkenswerte Eigenschaft, keine Informationen preiszugeben, die über die Korrektheit des Beweises selbst hinausgehen. Zero-Knowledge-Proofs wurden mit Blockchain-Technologien kombiniert, um Kryptowährungen zu erstellen, die es ermöglichen, Transaktionen als gültig zu verifizieren, während die Details privat bleiben und die Anonymität gewahrt bleibt.
Für ihre Arbeit, die Theorie des Rechnens zu erweitern und sie auf praktische Probleme in der Kryptografie anzuwenden, teilten sich Goldwasser und Micali den Turing Award, der als Nobelpreis für Computer gilt.
Seit 1993 hat Goldwasser ihre Berufung an die MIT-Fakultät (sie ist jetzt RSA-Professorin für Elektrotechnik und Informatik) mit einer zweiten Professur am israelischen Weizmann Institute of Science ausgeglichen. 2018 wurde sie zudem zur Direktorin des interdisziplinären Simons Institute for the Theory of Computing an der UC Berkeley ernannt. Goldwasser ist auch Mitbegründer und Chefwissenschaftler von Duality Technologies, einem Startup, das die homomorphe Kryptographie kommerzialisiert. Diese neue mathematische Technologie ermöglicht es, maschinelles Lernen mit verschlüsselten Daten durchzuführen, ohne sie vorher zu entschlüsseln, was die Forschung in Medizin, Wirtschaft und anderen datenschutzrelevanten Bereichen in den kommenden Jahren voraussichtlich verändern wird.