{"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\/novosti-interneta\/ibm-otkryl-tulkit-gomomorfnogo-shifrovaniya-dlya-linux","title":{"rendered":"IBM hat ein Toolset f\u00fcr homomorphe Verschl\u00fcsselung f\u00fcr Linux ver\u00f6ffentlicht","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Die IBM Corporation hat bekannt gegeben<\/a><\/noindex> \u00fcber die Ver\u00f6ffentlichung des Quellcodes des Toolsets FHE<\/a><\/noindex> (IBM Fully Homomorphic Encryption) mit der Implementierung eines Systems vollst\u00e4ndiger homomorpher 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 w\u00e4hrend keiner Phase offen sichtbar sind. Das Ergebnis wird ebenfalls in verschl\u00fcsselter Form erzeugt. Der Code ist in C++ geschrieben und wird unter der GPLv3-Lizenz bereitgestellt.<\/a><\/noindex> steht unter der MIT-Lizenz. Neben der Version f\u00fcr Linux werden parallel \u00e4hnliche Toolsets f\u00fcr macOS<\/a><\/noindex> und iOS<\/a><\/noindex>, die in Objective-C geschrieben sind, entwickelt. In naher Zukunft wird eine Variante f\u00fcr Android<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

FHE unterst\u00fctzt vollst\u00e4ndige<\/a><\/noindex> \u0433\u043e\u043c\u043e\u043c\u043e\u0440\u0444\u043d\u044b\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c \u0441\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0443\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430\u0448\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (\u0442.\u0435. \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043b\u044e\u0431\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f) \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435 \u0437\u0430\u0448\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0431\u044b\u043b \u0431\u044b \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u043d \u0448\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430 \u0441\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043b\u0438 \u0443\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0413\u043e\u043c\u043e\u043c\u043e\u0440\u0444\u043d\u043e\u0435 \u0448\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u044d\u0442\u0430\u043f \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0442\u0438\u044f \u0441\u043a\u0432\u043e\u0437\u043d\u043e\u0433\u043e \u0448\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f (end-to-end) — \u043f\u043e\u043c\u0438\u043c\u043e \u0437\u0430\u0449\u0438\u0442\u044b \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0431\u0435\u0437 \u0438\u0445 \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438. <\/p>\n

Praktisch gesehen kann das Framework n\u00fctzlich sein f\u00fcr die Organisation von vertraulichen Cloud-Computing-L\u00f6sungen, in Systemen f\u00fcr elektronische Abstimmungen, in anonymisierten Routing-Protokollen, f\u00fcr die verschl\u00fcsselte Verarbeitung von Anfragen in Datenbanksystemen und f\u00fcr vertrauliches Training von Machine-Learning-Systemen. Ein Beispiel f\u00fcr die Anwendung von FHE ist die Analyse von Informationen \u00fcber Patienten in medizinischen Einrichtungen durch Versicherungsunternehmen, ohne dass das Versicherungsunternehmen Zugang zu Informationen erh\u00e4lt, die bestimmte Patienten identifizieren k\u00f6nnten. Auch wird erw\u00e4hnt<\/a><\/noindex> Entwicklung von Machine-Learning-Systemen zur Erkennung von betr\u00fcgerischen Kreditkartentransaktionen auf Basis der Verarbeitung verschl\u00fcsselter anonymer Finanztransaktionen.<\/p>\n

Das Toolkit umfasst eine Bibliothek HElib<\/a><\/noindex> mit mehreren Implementierungen von homomorphen Verschl\u00fcsselungsschemata, einer integrierten Entwicklungsumgebung (die \u00fcber den Browser funktioniert) und einer Sammlung von Beispielen. F\u00fcr die vereinfachte Bereitstellung sind vorgefertigte Docker-Images auf Basis von CentOS, Fedora und Ubuntu verf\u00fcgbar. Zudem gibt es Anleitungen zum Zusammenstellen des Toolkits aus dem Quellcode und zur Installation auf dem lokalen System.<\/p>\n

Das Projekt wird seit 2009 weiterentwickelt, aber akzeptable Leistungswerte, die eine praktische Anwendung erm\u00f6glichen, konnten erst jetzt erreicht werden. Es wird festgestellt, dass FHE homomorphe Berechnungen f\u00fcr jedermann zug\u00e4nglich macht; mit FHE k\u00f6nnen gew\u00f6hnliche Unternehmensprogrammierer in einer Minute dieselbe Arbeit erledigen, die fr\u00fcher Stunden und Tage in Anspruch nahm, wenn Experten mit akademischen Abschl\u00fcssen hinzugezogen wurden.<\/p>\n


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Andere Entwicklungen im Bereich vertrauliche Berechnungen umfassen die Ver\u00f6ffentlichung des Projekts<\/a><\/noindex> OpenDP<\/a><\/noindex> mit der Implementierung von Methoden differenzielle Privatsph\u00e4re<\/a><\/noindex>, die es erm\u00f6glichen, statistische Operationen mit hoher Genauigkeit auf Datens\u00e4tzen durchzuf\u00fchren, ohne einzelne Datens\u00e4tze identifizierbar zu machen. Das Projekt wird gemeinsam von Forschern der Microsoft Corporation und der Harvard-Universit\u00e4t entwickelt. Die Implementierung erfolgt in Rust und Python und wird geliefert<\/a><\/noindex> unter der MIT-Lizenz.<\/p>\n

Die Analyse unter Anwendung von Methoden der differenziellen Privatsph\u00e4re erlaubt es Organisationen, analytische Stichproben aus statistischen Datenbanken zu erstellen, ohne dass die Parameter bestimmter Personen aus den allgemeinen Informationen hervorgehen k\u00f6nnen. So k\u00f6nnten beispielsweise Forscher Informationen erhalten, die es erm\u00f6glichen, die durchschnittliche Aufenthaltsdauer von Patienten in Krankenh\u00e4usern zu vergleichen, w\u00e4hrend gleichzeitig die Vertraulichkeit der Patienten gewahrt bleibt und keine spezifischen Daten \u00fcber sie herausgegeben werden. <\/p>\n

\u0414\u043b\u044f \u0437\u0430\u0449\u0438\u0442\u044b \u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0441\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043b\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0434\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u0432\u0430 \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c\u0430: 1. \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0433\u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e «\u0448\u0443\u043c\u0430», \u043d\u0435 \u0432\u043b\u0438\u044f\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u043d\u0430 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043d\u043e \u043c\u0430\u0441\u043a\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u0432\u043a\u043b\u0430\u0434 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.
\n2. Die Verwendung eines Datenschutzbudgets, das die Menge der f\u00fcr jede Anfrage bereitgestellten Daten begrenzt und keine zus\u00e4tzlichen Anfragen zul\u00e4sst, die die Vertraulichkeit gef\u00e4hrden k\u00f6nnten.<\/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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FHE erm\u00f6glicht es, Dienste f\u00fcr vertrauliche Berechnungen zu entwickeln, bei denen Daten in verschl\u00fcsselter Form verarbeitet werden und zu keinem Zeitpunkt in unverschl\u00fcsselter Form auftauchen. Auch das Ergebnis wird verschl\u00fcsselt bereitgestellt. 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