{"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\/it\/blog\/news\/ibm-otkryl-tulkit-gomomorfnogo-shifrovaniya-dlya-linux","title":{"rendered":"IBM ha rilasciato un toolkit per la crittografia omomorfica per Linux","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

La compagnia IBM ha annunciato<\/a><\/noindex> sull'apertura del codice sorgente del toolkit FHE<\/a><\/noindex> (IBM Fully Homomorphic Encryption) con implementazione di un sistema di crittografia omomorfica completa<\/a><\/noindex> 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 \u00e8 anch'esso generato in forma crittografata. Il codice \u00e8 scritto in C++ e distribuito<\/a><\/noindex> sotto licenza MIT. Oltre alla versione per Linux, parallelamente vengono sviluppati toolkit simili per macOS<\/a><\/noindex> e iOS<\/a><\/noindex>, scritti in Objective-C. Si prevede a breve la pubblicazione di una variante per Android<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

FHE supporta completi<\/a><\/noindex> operazioni omomorfe che consentono di eseguire addizioni e moltiplicazioni su dati crittografati (cio\u00e8 \u00e8 possibile realizzare qualsiasi calcolo arbitrario) e ottenere in uscita un risultato crittografato che sia equivalente alla crittografia del risultato dell'addizione o della moltiplicazione dei dati di origine. La crittografia omomorfa pu\u00f2 essere vista come il prossimo passo nell'evoluzione della crittografia end-to-end \u2014 oltre alla protezione della trasmissione dei dati, offre la possibilit\u00e0 di elaborare i dati senza decrittografarli. <\/p>\n

Da un punto di vista pratico, il framework pu\u00f2 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 menzionato<\/a><\/noindex> sviluppo di sistemi di apprendimento automatico per identificare operazioni fraudolente con carte di credito tramite l'elaborazione di transazioni finanziarie anonime e crittografate.<\/p>\n

Il toolkit include una libreria HELib<\/a><\/noindex> 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.<\/p>\n

Il progetto \u00e8 in fase di sviluppo dal 2009, ma solo ora \u00e8 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 ci\u00f2 che prima richiedeva ore e giorni con l'assistenza di esperti accademici.<\/p>\n


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\r\n \"Riproduci\r\n
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Tra le altre innovazioni nel campo del calcolo riservato, si pu\u00f2 menzionare la pubblicazione del progetto<\/a><\/noindex> OpenDP<\/a><\/noindex> con implementazione di metodi della privacy differenziale<\/a><\/noindex>, 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 \u00e8 sviluppato in collaborazione con ricercatori di Microsoft e dell'Universit\u00e0 di Harvard. L'implementazione \u00e8 scritta in Rust e Python e \u00e8 distribuito<\/a><\/noindex> sotto licenza MIT.<\/p>\n

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. <\/p>\n

Per proteggere informazioni personali identificabili o riservate vengono applicati due meccanismi: 1. Aggiunta di una piccola \"rumorosit\u00e0\" statistica a ogni risultato, che non influisce sulla precisione dei dati estratti, ma maschera il contributo di singoli elementi dei dati.
\n2. Utilizzo del budget per la privacy, limitando la quantit\u00e0 di dati forniti per ogni richiesta e impedendo ulteriori richieste che potrebbero violare la riservatezza.<\/p>\n

<\/a><\/noindex><\/p>\n

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

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