{"id":90395,"date":"2020-07-31T13:42:28","date_gmt":"2020-07-31T11:42:28","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/ibm-otkryl-tulkit-gomomorfnogo-shifrovaniya-dlya-linux"},"modified":"2020-07-31T13:42:28","modified_gmt":"2020-07-31T11:42:28","slug":"ibm-otkryl-tulkit-gomomorfnogo-shifrovaniya-dlya-linux","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/news\/ibm-otkryl-tulkit-gomomorfnogo-shifrovaniya-dlya-linux","title":{"rendered":"IBM hat ein Toolkit f\u00fcr homomorphe Verschl\u00fcsselung f\u00fcr Linux ver\u00f6ffentlicht.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

IBM Unternehmen k\u00fcndigte an<\/a><\/noindex> \u00fcber die Ver\u00f6ffentlichung des Quellcodes des Toolkits FHE<\/a><\/noindex> (IBM Fully Homomorphic Encryption) mit der Implementierung des Systems der vollst\u00e4ndigen homomorphen Verschl\u00fcsselung<\/a><\/noindex> zur Verarbeitung von Daten in verschl\u00fcsselter Form. FHE erm\u00f6glicht die Erstellung von Diensten f\u00fcr vertrauliche Berechnungen, bei denen Daten verschl\u00fcsselt verarbeitet werden und zu keinem Zeitpunkt in offener Form vorliegen. Das Ergebnis wird ebenfalls verschl\u00fcsselt erzeugt. Der Code ist in C++ geschrieben und wird verbreitet<\/a><\/noindex> unter der MIT-Lizenz. Neben der Version f\u00fcr Linux werden parallel \u00e4hnliche Toolkits f\u00fcr macOS<\/a><\/noindex> und iOS<\/a><\/noindex>, geschrieben in Objective-C, entwickelt. In naher Zukunft wird die Ver\u00f6ffentlichung einer Version f\u00fcr Android<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

FHE unterst\u00fctzt vollst\u00e4ndig<\/a><\/noindex> Homomorphe Operationen, die das Addieren und Multiplizieren von verschl\u00fcsselten Daten erm\u00f6glichen (d.h. beliebige Berechnungen k\u00f6nnen durchgef\u00fchrt werden) und ein verschl\u00fcsseltes Ergebnis liefern, das dem Verschl\u00fcsseln des Ergebnisses der Addition oder Multiplikation der Ausgangsdaten entspricht. Homomorphes Verschl\u00fcsseln kann als n\u00e4chste Stufe der Ende-zu-Ende-Verschl\u00fcsselung betrachtet werden \u2013 neben dem Schutz der Daten\u00fcbertragung wird die M\u00f6glichkeit geboten, Daten ohne deren Entschl\u00fcsselung zu verarbeiten. <\/p>\n

Aus praktischer Sicht kann das Framework n\u00fctzlich sein f\u00fcr die Organisation vertraulicher Cloud-Computing-Anwendungen, in elektronischen Abstimmungssystemen, in anonymisierten Routing-Protokollen, f\u00fcr die verschl\u00fcsselte Verarbeitung von Anfragen in Datenbanksystemen, f\u00fcr das vertrauliche Training von Maschinenlernsystemen. Ein Beispiel f\u00fcr die Anwendung von FHE ist die Analyse von Patienteninformationen von medizinischen Einrichtungen durch Versicherungsunternehmen, ohne dass das Versicherungsunternehmen Zugang zu Informationen erh\u00e4lt, die spezifische Patienten identifizieren k\u00f6nnten. Ebenso wird erw\u00e4hnt<\/a><\/noindex> die Entwicklung von Maschinenlernsystemen zur Erkennung von Betrugsoperationen mit Kreditkarten auf der Grundlage der Verarbeitung verschl\u00fcsselter anonymisierter Finanztransaktionen.<\/p>\n

Das Toolkit enth\u00e4lt die Bibliothek HElib<\/a><\/noindex> mit der Implementierung mehrerer homomorpher Verschl\u00fcsselungsschemata, eine integrierte Entwicklungsumgebung (die Arbeit erfolgt \u00fcber den Browser) und eine Reihe von Beispielen. Zur Vereinfachung der Bereitstellung wurden fertige Docker-Images auf Basis von CentOS, Fedora und Ubuntu erstellt. Es stehen auch Anleitungen zum Zusammenstellen des Toolkits aus dem Quellcode und zur Installation auf einem lokalen System zur Verf\u00fcgung.<\/p>\n

Das Projekt entwickelt sich seit 2009, doch es gelang erst jetzt, akzeptable Leistungskennzahlen zu erreichen, die eine praktische Anwendung erm\u00f6glichen. Es wird festgestellt, dass FHE homomorphe Berechnungen f\u00fcr alle Interessierten zug\u00e4nglich macht; mit FHE k\u00f6nnen gew\u00f6hnliche Unternehmensprogrammierer in einer Minute die gleiche Arbeit erledigen, die zuvor Stunden oder Tage unter Zuhilfenahme von Experten mit akademischem Grad erforderte.<\/p>\n


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Von anderen Entwicklungen im Bereich der vertraulichen Berechnungen kann man erw\u00e4hnen die Ver\u00f6ffentlichung des Projekts<\/a><\/noindex> OpenDP<\/a><\/noindex> mit der Implementierung von Methoden der differentiellen Privatsph\u00e4re<\/a><\/noindex>, die mit ausreichend hoher Genauigkeit statistische Operationen auf Datens\u00e4tzen erm\u00f6glichen, ohne dass die Identifizierung einzelner Aufzeichnungen m\u00f6glich ist. Das Projekt wird gemeinsam von Forschern der Firma Microsoft und der Harvard University entwickelt. Die Implementierung ist in Rust und Python verfasst und wird geliefert<\/a><\/noindex> unterliegt der MIT-Lizenz.<\/p>\n

Die Analyse unter Verwendung von Methoden der differenziellen Privatsph\u00e4re erm\u00f6glicht es Organisationen, analytische Stichproben aus statistischen Datenbanken zu erstellen, ohne dass spezifische Merkmale einzelner Personen aus den Gesamtdaten herausgefiltert werden k\u00f6nnen. Beispielsweise k\u00f6nnen den Forschern Informationen zur Verf\u00fcgung gestellt werden, die den Vergleich der durchschnittlichen Aufenthaltsdauer von Patienten in Krankenh\u00e4usern erm\u00f6glichen, w\u00e4hrend die Vertraulichkeit der Patienten gewahrt bleibt und keine Informationen \u00fcber sie preisgegeben werden. <\/p>\n

Zum Schutz identifizierbarer pers\u00f6nlicher oder vertraulicher Informationen kommen zwei Mechanismen zum Einsatz: 1. Hinzuf\u00fcgen eines kleinen statistischen \u201eRauschens\u201c zu jedem Ergebnis, das die Genauigkeit der extrahierten Daten nicht beeintr\u00e4chtigt, aber den Einfluss einzelner Datenelemente maskiert.
\n2. Die Nutzung eines Datenschutzbudgets, das den Umfang der f\u00fcr jede Anfrage bereitgestellten Daten begrenzt und zus\u00e4tzliche Anfragen, die die Vertraulichkeit gef\u00e4hrden k\u00f6nnten, nicht zul\u00e4sst.<\/p>\n

<\/a><\/noindex><\/p>\n

Quelle: opennet.ru<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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