IBM avatud lĂ€htekoodide kĂ€rg (IBM TĂ€ielik Homomorfne KrĂŒpteerimine) rakendusega sĂŒsteem andmete töötlemiseks krĂŒpteeritud kujul. FHE vĂ”imaldab luua teenuseid konfidentsiaalsete arvutuste jaoks, kus andmeid töödeldakse krĂŒpteerituna ja need ei ole ĂŒheski etapis nĂ€htaval kujul. Tulemused genereeritakse samuti krĂŒpteeritult. Kood on kirjutatud C++ keeles ja MIT litsentsi all. Lisaks Linuxi versioonile arendatakse samal ajal sarnaseid tööriistu ja , kirjutatud Objective-C keeles. Peagi oodatakse variandi avaldamist .
FHE toetab homomorfseid operatsioone, mis vĂ”imaldavad krĂŒpteeritud andmete liitmist ja korrutamist (st vĂ”imalik on teostada mis tahes vabalt valitud arvutusi) ning saada vĂ€ljundina krĂŒpteeritud tulemuse, mis oleks sama, mis originaalsete andmete liitmise vĂ”i korrutamise tulemuse krĂŒpteerimise korral. Homomorfset krĂŒpteerimist vĂ”ib vaadelda jĂ€rgmise sammuna lĂ”pp-lĂ”puni krĂŒpteerimise (end-to-end) arendamises â lisaks andmete edastamise kaitsmisele on vĂ”imalik andmeid töödelda ilma nende dekodeerimiseta.
Praktiliselt vĂ”ib raamistik olla kasulik konfidentsiaalsete pilvearvutuste, elektrooniliste hÀÀletamissĂŒsteemide, anonĂŒĂŒmsete marsruutimise protokollide, krĂŒpteeritud pĂ€ringute töötlemise andmebaasides ning konfidentsiaalse masinĂ”ppe sĂŒsteemide koolitamiseks. FHE rakendamise nĂ€iteks tuuakse esile teabe analĂŒĂŒsimine meditsiiniasutuste patsientide kohta kindlustusfirmades ilma kindlustusfirmadele ligipÀÀsuta andmetele, mis vĂ”iksid tuvastada konkreetseid patsiente. Samuti masinĂ”ppesĂŒsteemide arendamist krediitkaardi pettuste tuvastamiseks, mis pĂ”hineb krĂŒpteeritud anonĂŒĂŒmsete rahandustehingute töötlemisel.
Tööriistade komplekt sisaldab raamatukogu mitme homomorfse krĂŒpteerimise skeemi rakendamisega, integreeritud arenduskeskkonda (tööd tehakse brauseri kaudu) ja hulka nĂ€idiseid. KĂ€ivitamise lihtsustamiseks on koostatud valmis docker-pildid, mis on loodud CentOS, Fedora ja Ubuntu pĂ”hjal. Samuti on saadaval juhised tööriistade komplekti kogumiseks lĂ€htekoodidest ja kohalikule sĂŒsteemile installimiseks.
Projekt on arenema hakanud 2009. aastast, kuid alles praegu on saavutatud rahuldavad jÔudlusnÀitajad, mis vÔimaldavad selle praktilist kasutamist. Toodud on vÀlja, et FHE teeb homomorfseid arvutusi kergesti kÀttesaadavaks kÔigile soovijatele; tÀnu FHE saavad tavalised ettevÔtte programmeerijad minutitega teha sama tööd, milleks varem kulus tunde ja pÀevi ekspertide kaasamisega.

Teistest konfidentsiaalsete arvutuste valdkonna arendustest vĂ”ib vĂ€lja tuua meetodite rakendamine , mis vĂ”imaldavad piisavalt suure tĂ€psusega teostada statistilisi operatsioone andmekogumi ĂŒle, ilma et oleks vĂ”imalik tuvastada ĂŒksikute kirjete identiteeti. Projekt areneb koos Microsofti ja Harvardi ĂŒlikooli teadlastega. Rakkenduse teostus on kirjutatud Rustis ja Pythonis ning MIT litsentsi alusel.
Meetodite analĂŒĂŒs, mis pĂ”hineb diferentseeritud privaatsusel, vĂ”imaldab organisatsioonidel luua statistiliste andmebaaside analĂŒĂŒtilisi valimeid, takistades samal ajal konkreetsete isikute andmete eraldamise ĂŒldisest infost. NĂ€iteks, et tuvastada erinevusi patsientide hoolduses, vĂ”ib teadlastele anda teavet, mis vĂ”imaldab vĂ”rrelda keskmist aega, mil patsiendid veedavad haiglates, sĂ€ilitades samas patsientide privaatsuse ja vĂ€ltides nende kohta teabe eraldamist.
Identifitseeritud isikliku vĂ”i konfidentsiaalse teabe kaitsmiseks kasutatakse kahte mehhanismi: 1. Iga tulemuse juurde lisatakse vĂ€ike statistiline "mĂŒra", mis ei mĂ”juta eraldatavate andmete tĂ€psust, kuid maskeerib ĂŒksikute andmeelementide panuse.
2. Privaatsuse eelarve kasutamine, mis piirab iga pÀringu jaoks antava teabe mahtu ning takistab tÀiendavaid pÀringuid, mis vÔivad privaatsust rikkuda.
Allikas: opennet.ru
