It bedriuw IBM oer it iepenjen fan de boarneteksten fan de toolkit (IBM Fully Homomorphic Encryption) mei systeem ymplemintaasje foar it ferwurkjen fan gegevens yn fersifere foarm. FHE lit jo tsjinsten meitsje foar fertroulike komputer, wêrby't de gegevens fersifere wurde ferwurke en yn gjin stadium yn iepen foarm ferskine. It resultaat wurdt ek fersifere generearre. De koade is skreaun yn C ++ en ûnder MIT lisinsje. Neist de ferzje foar Linux, ferlykbere toolkits foar и , skreaun yn Objective-C. De publikaasje fan in ferzje foar .
FHE stipet homomorphic operaasjes wêrmei jo te fieren tafoeging en fermannichfâldigjen fan fersifere gegevens (d.w.s., jo kinne útfiere eltse willekeurige berekkeningen) en krije in fersifere resultaat by de útfier, dat soe wêze gelyk oan it fersiferjen fan it resultaat fan it tafoegjen of fermannichfâldigjen fan de orizjinele gegevens. Homomorphic fersifering kin beskôge wurde as de folgjende poadium yn 'e ûntwikkeling fan end-to-end fersifering - neist it beskermjen fan gegevens oerdracht, it biedt de mooglikheid om te ferwurkjen gegevens sûnder it ûntsiferjen.
Oan 'e praktyske kant kin it ramt nuttich wêze foar it organisearjen fan fertroulike cloud computing, yn elektroanyske stimsystemen, yn anonymisearre routingprotokollen, foar fersifere ferwurking fan fragen yn in DBMS, foar fertroulike training fan masine-learsystemen. In foarbyld fan 'e tapassing fan FHE is de organisaasje fan analyze fan ynformaasje oer pasjinten fan medyske ynstellingen yn fersekeringsbedriuwen sûnder dat it fersekeringsbedriuw tagong krijt ta ynformaasje dy't spesifike pasjinten kin identifisearje. Ek ûntwikkeling fan masine-learsystemen om frauduleuze transaksjes te ûntdekken mei kredytkaarten basearre op it ferwurkjen fan fersifere anonime finansjele transaksjes.
De toolkit omfettet in bibleteek mei de ymplemintaasje fan ferskate homomorphic fersifering regelingen, in yntegrearre ûntwikkeling omjouwing (wurk wurdt útfierd fia in blêder) en in set fan foarbylden. Om de ynset te ferienfâldigjen, binne klearmakke docker-ôfbyldings basearre op CentOS, Fedora en Ubuntu taret. Ynstruksjes foar it gearstallen fan de toolkit fanút boarnekoade en it ynstallearjen op in lokaal systeem binne ek beskikber.
It projekt is sûnt 2009 yn ûntwikkeling, mar it is no pas mooglik om akseptabele prestaasje-yndikatoaren te realisearjen dy't it yn 'e praktyk brûke kinne. It wurdt opmurken dat FHE homomorphyske berekkeningen foar elkenien tagonklik makket; mei help fan FHE sille gewoane bedriuwsprogrammeurs itselde wurk yn in minút kinne dwaan dat earder oeren en dagen nedich wie by it belûken fan saakkundigen mei in akademyske graad.
Under oare ûntjouwings op it mêd fan fertroulike komputer kin opmurken wurde mei ymplemintaasje fan metoaden , wêrtroch statistyske operaasjes kinne wurde útfierd op in dataset mei genôch hege krektens sûnder de mooglikheid om yndividuele records dêryn te identifisearjen. It projekt wurdt mienskiplik ûntwikkele troch ûndersikers fan Microsoft en Harvard University. De ymplemintaasje is skreaun yn Rust en Python en ûnder de MIT-lisinsje.
Analyse mei differinsjale privacymetoaden kinne organisaasjes analytyske samples meitsje fan statistyske databases, sûnder dat se de parameters fan spesifike persoanen isolearje kinne fan algemiene ynformaasje. Bygelyks, om ferskillen yn pasjintensoarch te identifisearjen, kinne ûndersikers ynformaasje krije dy't se de gemiddelde ferbliuwslingte fan pasjinten yn sikehûzen fergelykje kinne, mar dochs de fertroulikens fan pasjinten behâlde en de pasjintynformaasje net markearje.
Twa meganismen wurde brûkt om te beskermjen identifisearre persoanlike of fertroulike ynformaasje: 1. It tafoegjen fan in lytse hoemannichte statistyske "lûd" oan elk resultaat, dat hat gjin ynfloed op de krektens fan de extracted gegevens, mar maskearret de bydrage fan yndividuele gegevens eleminten.
2. Mei help fan in privacy budzjet dat beheint de hoemannichte gegevens produsearre foar elk fersyk en net tastean ekstra oanfragen dy't koe skeine fertroulikens.
Boarne: opennet.ru