IBM отваря инструментариум за хомоморфно криптиране за Linux

компания IBM обявиха относно отварянето на изходните текстове на инструментариума хидро (IBM Fully Homomorphic Encryption) със системна реализация пълно хомоморфно криптиране за обработка на данни в криптирана форма. FHE ви позволява да създавате услуги за поверителни изчисления, при които данните се обработват криптирани и не се появяват в отворена форма на нито един етап. Резултатът също се генерира криптиран. Кодът е написан на C++ и разпространява се от под лиценз на MIT. В допълнение към версията за Linux, подобни комплекти инструменти за macOS и IOS, написан на Objective-C. Публикуването на версия за Android.

FHE поддържа пълен хомоморфни операции, които ви позволяват да извършвате събиране и умножение на криптирани данни (т.е. можете да изпълнявате всякакви произволни изчисления) и да получавате криптиран резултат на изхода, който би бил подобен на криптиране на резултата от добавяне или умножаване на оригиналните данни. Хомоморфното криптиране може да се разглежда като следващ етап в развитието на криптирането от край до край - освен че защитава предаването на данни, то предоставя възможност за обработка на данни, без да ги дешифрира.

От практическа гледна точка рамката може да бъде полезна за организиране на поверителни облачни изчисления, в електронни системи за гласуване, в анонимни протоколи за маршрутизиране, за криптирана обработка на заявки в СУБД, за поверително обучение на системи за машинно обучение. Пример за приложение на FHE е организирането на анализ на информацията за пациентите на лечебните заведения в застрахователните компании, без застрахователната компания да получава достъп до информация, която би могла да идентифицира конкретни пациенти. Също споменати разработване на системи за машинно обучение за откриване на измамни транзакции с кредитни карти въз основа на обработката на криптирани анонимни финансови транзакции.

Инструментариумът включва библиотека HElib с прилагането на няколко хомоморфни схеми за криптиране, интегрирана среда за разработка (работата се извършва чрез браузър) и набор от примери. За опростяване на внедряването са подготвени готови докер изображения, базирани на CentOS, Fedora и Ubuntu. Инструкции за сглобяване на инструментариума от изходния код и инсталирането му на локална система също са налични.

Проектът се развива от 2009 г., но едва сега е възможно да се постигнат приемливи показатели за ефективност, които позволяват използването му на практика. Отбелязва се, че FHE прави хомоморфните изчисления достъпни за всеки; с помощта на FHE обикновените корпоративни програмисти ще могат да вършат същата работа за минута, която преди това изискваше часове и дни, когато включват експерти с академична степен.

Сред другите разработки в областта на конфиденциалните изчисления може да се отбележи публикуване на проекта OpenDP с прилагане на методи диференциална поверителност, позволяващи да се извършват статистически операции върху набор от данни с достатъчно висока точност без възможност за идентифициране на отделни записи в него. Проектът се разработва съвместно от изследователи от Microsoft и Харвардския университет. Реализацията е написана на Rust и Python и предоставени под лиценза на MIT.

Анализът, използващ диференциални методи за поверителност, позволява на организациите да правят аналитични проби от статистически бази данни, без да им позволява да изолират параметрите на конкретни лица от общата информация. Например, за да идентифицират разликите в грижите за пациентите, на изследователите може да бъде предоставена информация, която им позволява да сравняват средната продължителност на престоя на пациентите в болниците, но все пак запазва поверителността на пациентите и не подчертава информацията за пациентите.

Използват се два механизма за защита на разпознаваема лична или поверителна информация: 1. Добавяне на малко количество статистически „шум“ към всеки резултат, което не засяга точността на извлечените данни, но маскира приноса на отделните елементи от данните.
2. Използване на бюджет за поверителност, който ограничава количеството данни, произведени за всяка заявка, и не позволява допълнителни заявки, които биха могли да нарушат поверителността.

Източник: opennet.ru