Azienda IBM sull'apertura dei codici sorgente del toolkit (IBM Fully Homomorphic Encryption) con implementazione del sistema per l'elaborazione dei dati in forma crittografata. FHE consente di creare servizi per calcoli riservati, in cui i dati vengono elaborati in forma crittografata e non appaiono in forma aperta in nessuna fase. Anche il risultato è 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. A breve è attesa la pubblicazione di una versione per .
FHE supporta operazioni omomorfiche, consentendo l'addizione e la moltiplicazione di dati crittografati (ossia è possibile realizzare qualsiasi calcolo arbitrario) e di ottenere un risultato crittografato che sarebbe analogo alla crittografia del risultato di addizione o moltiplicazione dei dati di partenza. La crittografia omomorfica può essere vista come il prossimo passo nell'evoluzione della crittografia end-to-end: oltre alla protezione del trasferimento dei dati, offre la possibilità di elaborare i dati senza decodificarli.
Dal punto di vista pratico, il framework può rivelarsi utile per l'organizzazione di calcoli cloud riservati, nei sistemi di voto elettronico, in protocolli di instradamento anonimizzati, per l'elaborazione crittografata delle richieste nei DBMS, per l'addestramento riservato dei sistemi di apprendimento automatico. Un esempio di applicazione di FHE è l'organizzazione dell'analisi delle informazioni sui pazienti delle istituzioni mediche nelle compagnie assicurative senza che la compagnia assicurativa abbia accesso a informazioni che potrebbero identificare specifici pazienti. Allo stesso modo sviluppo di sistemi di apprendimento automatico per rilevare operazioni fraudolente con carte di credito a partire dall'elaborazione di transazioni finanziarie anonime crittografate.
Il toolkit include una libreria con implementazione di diversi schemi di crittografia omomorfica, un ambiente di sviluppo integrato (il lavoro avviene tramite browser) e un set di esempi. Per semplificare il deployment, sono stati preparati immagini docker pronte all'uso basate su CentOS, Fedora e Ubuntu. Sono anche disponibili istruzioni per la compilazione del toolkit dai codici sorgente e per l'installazione su sistemi locali.
Il progetto è in corso dal 2009, ma sono stati raggiunti risultati di performance accettabili che ne consentono l'uso pratico solo ora. Si segnala che l'FHE rende i calcoli omomorfi accessibili a chiunque, grazie all'FHE i programmatori aziendali possono ora completare in un minuto il lavoro che prima richiedeva ore o giorni con l'assistenza di esperti con un titolo accademico.
Tra le altre iniziative nel campo del calcolo riservato, si segnala con l'implementazione di metodi , che consentono di eseguire operazioni statistiche su set di dati con un'accuratezza relativamente elevata senza la possibilità di identificare singoli record al loro interno. Il progetto è sviluppato congiuntamente da ricercatori di Microsoft e dell'Università di Harvard. L'implementazione è scritta in Rust e Python e sotto licenza MIT.
L'analisi utilizzando metodi di privacy differenziale consente alle organizzazioni di effettuare campionature analitiche da database statistici, senza permettere di estrarre dai dati complessivi i parametri di individui specifici. Ad esempio, per identificare differenze nell'assistenza ai pazienti, ai ricercatori può essere fornita informazione che consenta di confrontare il tempo medio di degenza dei pazienti negli ospedali, mantenendo però la riservatezza dei pazienti e impedendo l'estrazione di informazioni su di essi.
Per proteggere le informazioni personali identificabili o riservate, vengono utilizzati due meccanismi: 1. L'aggiunta di un piccolo 'rumore' statistico ad ogni risultato, che non influisce sull'accuratezza dei dati estratti, ma maschera il contributo di singoli elementi di dati.
2. L'uso di un budget di riservatezza, che limita la quantità di dati restituibili per ogni richiesta e impedisce richieste aggiuntive che potrebbero compromettere la riservatezza.
Fonte: opennet.ru
