Společnost IBM o otevření zdrojových kódů nástroje (IBM Fully Homomorphic Encryption) s implementací systému pro zpracování dat v zašifrované podobě. FHE umožňuje vytvářet služby pro důvěrné výpočty, ve kterých se data zpracovávají zašifrovaně a neobjevují se ve veřejné formě v žádné fázi. Výsledek je také generován zašifrovaný. Kód je napsán v jazyce C++ a pod licencí MIT. Kromě verze pro Linux se současně vyvíjejí podobné nástroje pro a , napsané v Objective-C. V blízké době se očekává publikace varianty pro .
FHE podporuje homomorfní operace, které umožňují provádět sčítání a násobení zašifrovaných dat (tj. je možné provádět libovolné výpočty) a získat na výstupu zašifrovaný výsledek, který by byl ekvivalentní šifrování výsledku sčítání nebo násobení původních dat. Homomorfní šifrování lze považovat za další krok ve vývoji šifrování end-to-end — kromě ochrany přenosu dat je poskytována možnost zpracování dat bez jejich dešifrování.
Z praktického hlediska se rámec může ukázat jako užitečný pro organizaci důvěrných cloudových výpočtů, v elektronických hlasovacích systémech, v anonymizovaných směrovacích protokolech, pro šifrované zpracování dotazů v databázových systémech, pro důvěrné trénování strojového učení. Jako příklad použití FHE se uvádí organizace analýzy informací o pacientech zdravotnických zařízení ve zdravotních pojišťovnách bez přístupu pojišťovny k údajům, které by mohly identifikovat konkrétní pacienty. Dále vývoj systémů strojového učení pro odhalování podvodných operací s kreditními kartami na základě zpracování zašifrovaných anonymních finančních transakcí.
Nástroj zahrnuje knihovnu s implementací několika schémat homomorfního šifrování, integrované vývojové prostředí (práce probíhá přes prohlížeč) a sadu příkladů. Pro usnadnění nasazení jsou připraveny hotové dockerové obrazy založené na CentOS, Fedoře a Ubuntu. Také jsou k dispozici pokyny pro sestavení nástroje ze zdrojových kódů a jeho instalaci do lokálního systému.
Projekt se vyvíjí od roku 2009, ale přijatelné výkonnostní ukazatele, které umožňují jeho praktické využití, byly dosaženy až nyní. Je zaznamenáno, že FHE dělá homomorfní výpočty dostupné všem, pomocí FHE budou běžní firemní programátoři schopni za minutu udělat stejnou práci, která dříve vyžadovala hodiny a dny s pomocí odborníků s akademickým titulem.
Mezi dalšími projekty v oblasti důvěrných výpočtů lze zmínit s realizací metod , které umožňují s dostatečnou přesností provádět statistické operace nad souborem dat bez možnosti identifikace jednotlivých záznamů v něm. Projekt je společně vyvíjen výzkumníky z společnosti Microsoft a Harvardovy univerzity. Realizace je napsána v Rustu a Pythonu a je licencován pod MIT licencí.
Analýza s použitím metod diferenční ochrany soukromí dává organizacím možnost provádět analytické výběry ze statistických databází, aniž by umožnila vyčlenit z celkových informací parametry konkrétních osob. Například pro zjištění rozdílů v péči o pacienty mohou výzkumníci dostat informace, které umožní porovnat průměrnou dobu hospitalizace pacientů, přičemž zachovávají důvěrnost pacientů a neumožňují odhalení údajů o nich.
Pro ochranu identifikovatelné osobní nebo důvěrné informace se používají dva mechanismy: 1. Přidání do každého výsledku malého statistického „šumu“, který neovlivňuje přesnost získaných dat, ale maskuje příspěvek jednotlivých datových prvků.
2. Použití rozpočtu důvěrnosti, který omezuje objem dat vydávaných pro každý dotaz a nedovoluje další dotazy, které by mohly porušit důvěrnost.
Zdroj: opennet.ru
