IBM отворил инструментариум за хомоморфно шифроване за Linux

Компания IBM обяви за откритие на оригиналните текстове на инструмента FHE (IBM Fully Homomorphic Encryption) с реализация на системата пълно хомоморфно шифриране за обработка на данни в шифрован вид. FHE позволява създаване на услуги за конфиденциални изчисления, при които данните се обработват шифровани и не се появяват в открит вид на нито един етап. Резултатът също се формира шифрован. Кодът е написан на езика C++ и се разпространява е под лиценция MIT. Освен версията за Linux, паралелно се развиват аналогични инструменти за macOS и iOS, написани на Objective-C. В близко време се очаква публикуване на версия за Android.

FHE поддържа пълни хомоморфни операции, които позволяват извършване на събиране и умножение на шифровани данни (т.е. може да се реализират произволни изчисления) и получаването на шифрован резултат, който би бил аналогичен на шифроването на резултата от събирането или умножението на оригиналните данни. Хомоморфното шифриране може да се разглежда като следващ етап в развитието на крайно-крайно шифриране (end-to-end) — освен защитата на предаването на данни, се предоставя възможност за обработка на данни без тяхното декриптиране.

От практическа гледна точка, рамката може да бъде полезна за организиране на конфиденциални облачни изчисления, в системи за електронно гласуване, в анонимизирани протоколи за маршрутизиране, за шифрована обработка на заявки в СУБД, за конфиденциално обучение на системи за машинно обучение. Като пример за приложение на FHE се споменава организирането на анализ на информация за пациенти в медицински заведения в застрахователни компании без осигуряване на достъп на застрахователите до данни, които биха могли да идентифицират конкретни пациенти. Също така се споменава разработването на системи за машинно обучение за откриване на измамни операции с кредитни карти на базата на обработка на шифровани анонимни финансови транзакции.

Инструментът включва библиотека HElib с реализация на няколко схеми за хомоморфно шифриране, интегрирана среда за разработка (работата се извършва през браузър) и набор от примери. За улесняване на разгръщането са подготвени готови docker-имиджи на базата на CentOS, Fedora и Ubuntu. Също така са налични инструкции за изграждане на инструмента от оригиналните текстове и инсталиране на локалната система.

Проектът се развива от 2009 година, но успяхме да достигнем приети показатели за производителност, позволяващи практическото му използване, едва сега. Отбелязва се, че FHE прави хомоморфните изчисления достъпни за всеки, позволявайки на обикновените корпоративни програмисти да свършат за минути работата, която преди изискваше часове и дни с участието на експерти с научна степен.

От другите разработки в областта на конфиденциалните изчисления могат да се отбележат публикацията на проекта OpenDP с реализация на методи на диференциална поверителност, които позволяват с достатъчно висока точност да се извършват статистически операции върху набори от данни, без възможност за идентифициране на отделни записи в тях. Проектът се развива съвместно от изследователи на компанията Microsoft и Харвардския университет. Реализацията е написана на Rust и Python и се предоставя под лиценз MIT.

Анализът, използващ методи на диференциалната поверителност, дава възможност на организациите да извършват аналитични извадки от статистически БД, без да позволяват идентифицирането на конкретни лица. Например, за идентифициране на разлики в грижата за пациентите, изследователите могат да получат информация, която позволява сравнение на средното времетраене на престоя на пациентите в болниците, но същевременно запазва конфиденциалността на пациентите и не допуска разкриване на информация за тях.

За защита на идентифициращата лична или конфиденциална информация се прилагат два механизма: 1. Добавяне на малко статистическо "шум", който не влияе на точността на извлечените данни, но маскира приноса на отделни елементи от данните.
2. Използване на бюджет за конфиденциалност, който ограничава обема на предоставяните данни за всяко искане и не допуска допълнителни искания, които биха могли да нарушат конфиденциалността.

Източник: opennet.ru