{"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 aperto un toolkit di crittografia omomorfica per Linux","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Azienda IBM ha annunciato<\/a><\/noindex> sull'apertura dei codici sorgente del toolkit FHE<\/a><\/noindex> (IBM Fully Homomorphic Encryption) con implementazione del sistema di crittografia completamente omomorfica<\/a><\/noindex> 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 \u00e8 generato in forma crittografata. Il codice \u00e8 scritto in C++ e \u00e8 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. A breve \u00e8 attesa la pubblicazione di una versione per Android<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

FHE supporta completi<\/a><\/noindex> Operazioni omomorfiche che consentono di eseguire addition e moltiplicazione su dati cifrati (cio\u00e8 \u00e8 possibile eseguire qualsiasi calcolo arbitrario) e ottenere in uscita un risultato cifrato che sarebbe analogo alla cifratura del risultato dell'addition o della moltiplicazione dei dati originali. La cifratura omomorfica pu\u00f2 essere vista come il prossimo passo nello sviluppo della cifratura end-to-end, poich\u00e9 oltre a proteggere la trasmissione dei dati, offre la possibilit\u00e0 di elaborare i dati senza decifrarli. <\/p>\n

Dal punto di vista pratico, il framework pu\u00f2 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 \u00e8 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 si menziona<\/a><\/noindex> sviluppo di sistemi di apprendimento automatico per rilevare operazioni fraudolente con carte di credito a partire dall'elaborazione di transazioni finanziarie anonime crittografate.<\/p>\n

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

Il progetto \u00e8 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.<\/p>\n


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\r\n \"Guarda\r\n
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Tra le altre iniziative nel campo del calcolo riservato, si segnala la pubblicazione del progetto<\/a><\/noindex> OpenDP<\/a><\/noindex> con l'implementazione di metodi privacy differenziale<\/a><\/noindex>, che consentono di eseguire operazioni statistiche su set di dati con un'accuratezza relativamente elevata senza la possibilit\u00e0 di identificare singoli record al loro interno. Il progetto \u00e8 sviluppato congiuntamente da ricercatori di Microsoft e dell'Universit\u00e0 di Harvard. L'implementazione \u00e8 scritta in Rust e Python e fornito<\/a><\/noindex> sotto licenza MIT.<\/p>\n

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 pu\u00f2 essere fornita informazione che consenta di confrontare il tempo medio di degenza dei pazienti negli ospedali, mantenendo per\u00f2 la riservatezza dei pazienti e impedendo l'estrazione di informazioni su di essi. <\/p>\n

Per proteggere le informazioni personali identificabili o riservate vengono applicati due meccanismi: 1. Aggiunta a ciascun risultato di un lieve \"rumore\" statistico, che non influisce sulla precisione dei dati estratti, ma maschera il contributo dei singoli elementi di dati.
\n2. L'uso di un budget di riservatezza, che limita la quantit\u00e0 di dati restituibili per ogni richiesta e impedisce richieste aggiuntive che potrebbero compromettere 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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