{"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\/es\/blog\/news\/ibm-otkryl-tulkit-gomomorfnogo-shifrovaniya-dlya-linux","title":{"rendered":"IBM ha lanzado un toolkit de cifrado homom\u00f3rfico para Linux","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Empresa IBM anunci\u00f3<\/a><\/noindex> sobre la publicaci\u00f3n de los c\u00f3digos fuente del kit de herramientas FHE<\/a><\/noindex> (IBM Fully Homomorphic Encryption) con la implementaci\u00f3n del sistema de cifrado completamente homom\u00f3rfico<\/a><\/noindex> para procesar datos en forma cifrada. FHE permite crear servicios para c\u00e1lculos confidenciales, en los que los datos son procesados cifrados y no aparecen en forma abierta en ninguna de las etapas. El resultado tambi\u00e9n se genera cifrado. El c\u00f3digo est\u00e1 escrito en C++ y se distribuye<\/a><\/noindex> bajo licencia MIT. Adem\u00e1s de la versi\u00f3n para Linux, se desarrollan paralelamente kits de herramientas similares para macOS<\/a><\/noindex> y iOS<\/a><\/noindex>, escritos en Objective-C. Se espera la publicaci\u00f3n de una versi\u00f3n para Android<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

FHE soporta operaciones<\/a><\/noindex> operaciones homom\u00f3rficas que permiten realizar sumas y multiplicaciones de datos cifrados (es decir, se pueden realizar c\u00e1lculos arbitrarios) y obtener como resultado un resultado cifrado que ser\u00eda an\u00e1logo a la cifraci\u00f3n del resultado de la suma o multiplicaci\u00f3n de los datos originales. El cifrado homom\u00f3rfico se puede considerar como la siguiente etapa en la evoluci\u00f3n del cifrado de extremo a extremo \u2014 adem\u00e1s de proteger la transmisi\u00f3n de datos, se proporciona la posibilidad de procesar datos sin descifrarlos. <\/p>\n

Desde un punto de vista pr\u00e1ctico, el marco puede resultar \u00fatil para la organizaci\u00f3n de c\u00e1lculos en la nube confidenciales, en sistemas de votaci\u00f3n electr\u00f3nica, en protocolos de enrutamiento anonimizados, para el procesamiento cifrado de consultas en bases de datos, y para el entrenamiento confidencial de sistemas de machine learning. Un ejemplo de aplicaci\u00f3n de FHE se menciona en la organizaci\u00f3n del an\u00e1lisis de informaci\u00f3n sobre pacientes de instituciones m\u00e9dicas en compa\u00f1\u00edas de seguros sin que la compa\u00f1\u00eda de seguros tenga acceso a informaci\u00f3n que pudiera identificar a pacientes espec\u00edficos. Asimismo, mencionado<\/a><\/noindex> el desarrollo de sistemas de machine learning para detectar operaciones fraudulentas con tarjetas de cr\u00e9dito basadas en el procesamiento de transacciones financieras an\u00f3nimas cifradas.<\/p>\n

El kit de herramientas incluye una biblioteca HElib<\/a><\/noindex> con la implementaci\u00f3n de varios esquemas de cifrado homom\u00f3rfico, un entorno de desarrollo integrado (el trabajo se realiza a trav\u00e9s del navegador) y un conjunto de ejemplos. Para facilitar la implementaci\u00f3n, se han preparado im\u00e1genes de docker listas basadas en CentOS, Fedora y Ubuntu. Tambi\u00e9n est\u00e1n disponibles instrucciones para compilar el kit de herramientas a partir de los c\u00f3digos fuente e instalarlo en un sistema local.<\/p>\n

El proyecto ha estado en desarrollo desde 2009, pero solo ahora se han logrado indicadores de rendimiento aceptables que permiten su uso pr\u00e1ctico. Se destaca que FHE hace que los c\u00e1lculos homom\u00f3rficos sean accesibles para todos, permitiendo que los programadores corporativos comunes realicen en un minuto el mismo trabajo que antes requer\u00eda horas y d\u00edas al involucrar a expertos con un t\u00edtulo universitario.<\/p>\n


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Entre otros desarrollos en el campo de los c\u00e1lculos confidenciales, se puede mencionar la publicaci\u00f3n del proyecto<\/a><\/noindex> OpenDP<\/a><\/noindex> con la implementaci\u00f3n de m\u00e9todos de privacidad diferencial<\/a><\/noindex>, que permiten realizar operaciones estad\u00edsticas sobre conjuntos de datos con una alta precisi\u00f3n sin la posibilidad de identificar registros individuales en ellos. El proyecto se desarrolla en colaboraci\u00f3n con investigadores de Microsoft y de la Universidad de Harvard. La implementaci\u00f3n est\u00e1 escrita en Rust y Python y se entrega<\/a><\/noindex> bajo licencia MIT.<\/p>\n

El an\u00e1lisis utilizando m\u00e9todos de privacidad diferencial permite a las organizaciones realizar muestreos anal\u00edticos de bases de datos estad\u00edsticas, sin permitir que se extraigan de la informaci\u00f3n general los datos de personas espec\u00edficas. Por ejemplo, para identificar diferencias en la atenci\u00f3n a los pacientes, se puede proporcionar a los investigadores informaci\u00f3n que permita comparar el tiempo promedio de estancia de los pacientes en los hospitales, pero manteniendo la confidencialidad de estos y evitando la divulgaci\u00f3n de datos sobre ellos. <\/p>\n

Para proteger la informaci\u00f3n personal identificable o confidencial se aplican dos mecanismos: 1. Adici\u00f3n a cada resultado de un peque\u00f1o 'ruido' estad\u00edstico que no afecta la precisi\u00f3n de los datos extra\u00eddos, pero enmascara la contribuci\u00f3n de elementos individuales de los datos.
\n2. Utilizaci\u00f3n de un presupuesto de privacidad, que limita la cantidad de datos dados para cada consulta y previene solicitudes adicionales que puedan comprometer la confidencialidad.<\/p>\n

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

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