La compagnia IBM sull'apertura del codice sorgente del toolkit (IBM Fully Homomorphic Encryption) con implementazione di un sistema per l'elaborazione dei dati in forma crittografata. FHE consente la creazione di servizi per calcoli riservati, in cui i dati vengono elaborati in forma crittografata e non appaiono in forma aperta in nessuna fase. Il risultato è anch'esso generato in forma crittografata. Il codice è scritto in C++ e sotto licenza MIT. Oltre alla versione per Linux, parallelamente vengono sviluppati toolkit simili per e , scritti in Objective-C. Si prevede a breve la pubblicazione di una variante per .
FHE supporta operazioni omomorfiche che consentono di eseguire operazioni di addition e moltiplicazione su dati crittografati (cioè è possibile realizzare qualsiasi calcolo arbitrario) e ottenere in uscita un risultato crittografato che sarebbe equivalente alla crittografia del risultato dell'addition o della moltiplicazione dei dati originali. La crittografia omomorfica può essere vista come un'evoluzione della crittografia end-to-end: oltre alla protezione della trasmissione dei dati, offre la possibilità di elaborare i dati senza la loro decrittografia.
Da un punto di vista pratico, il framework può essere utile per organizzare l'elaborazione cloud riservata, nei sistemi di voto elettronico, nei protocolli di routing anonimizzati, per l'elaborazione crittografata delle richieste nei database, per l'addestramento riservato dei sistemi di machine learning. Come esempio di applicazione dell'FHE, si cita l'organizzazione dell'analisi delle informazioni sui pazienti delle strutture sanitarie nelle compagnie assicurative senza che la compagnia assicurativa possa accedere a dati che potrebbero identificare specifici pazienti. Inoltre sviluppo di sistemi di apprendimento automatico per identificare operazioni fraudolente con carte di credito tramite l'elaborazione di transazioni finanziarie anonime e crittografate.
Il toolkit include una libreria con implementazioni di diversi schemi di crittografia omomorfica, un ambiente di sviluppo integrato (lavoro eseguito tramite browser) e un insieme di esempi. Per semplificare il deployment, sono disponibili immagini docker pronte per l'uso basate su CentOS, Fedora e Ubuntu. Sono anche disponibili istruzioni per la costruzione del toolkit dai codici sorgente e l'installazione su un sistema locale.
Il progetto è in fase di sviluppo dal 2009, ma solo ora è riuscito a raggiungere prestazioni accettabili per un uso pratico. Si osserva che FHE rende i calcoli omomorfici accessibili a chiunque; grazie a FHE, normali programmatori aziendali possono completare in un minuto ciò che prima richiedeva ore e giorni con l'assistenza di esperti accademici.
Tra le altre innovazioni nel campo del calcolo riservato, si può menzionare con implementazione di metodi , che consentono di eseguire operazioni statistiche su set di dati con un sufficiente grado di precisione senza consentire l'identificazione di singoli record. Il progetto è sviluppato in collaborazione con ricercatori di Microsoft e dell'Università di Harvard. L'implementazione è scritta in Rust e Python e sotto licenza MIT.
L'analisi tramite metodi di privacy differenziale consente alle organizzazioni di effettuare campionamenti analitici da database statistici, senza permettere di isolare parametri di persone specifiche dalle informazioni generali. Ad esempio, per identificare le differenze nella cura dei pazienti, i ricercatori possono fornire informazioni che consentono di confrontare la media del tempo di permanenza dei pazienti negli ospedali, mantenendo comunque la riservatezza dei pazienti e impedendo l'estrazione di dati su di essi.
Per proteggere le informazioni personali o riservate identificabili vengono applicati due meccanismi: 1. Aggiunta a ciascun risultato di una piccola quantità di 'rumore' statistico, che non influisce sulla precisione dei dati estratti, ma maschera il contributo dei singoli elementi di dati.
2. Utilizzo del budget per la privacy, limitando la quantità di dati forniti per ogni richiesta e impedendo ulteriori richieste che potrebbero violare la riservatezza.
Fonte: opennet.ru
