IBM, Linux용 동형 암호화 툴킷 공개

IBM 회사 발표했다. 툴킷의 소스코드 공개에 관하여 FHE (IBM 완전 동형 암호화) 시스템 구현 완전 동형 암호화 암호화된 형태의 데이터를 처리하기 위해. FHE는 데이터가 암호화되어 처리되고 어떤 단계에서도 공개되지 않는 기밀 컴퓨팅 서비스를 만들 수 있도록 합니다. 결과도 암호화되어 생성됩니다. 코드는 C++로 작성되었습니다. 배포자 MIT 라이선스에 따라. Linux 버전 외에도 유사한 툴킷이 병렬로 개발되고 있습니다. macOS и iOSObjective-C로 작성되었습니다. 가까운 미래에 버전 출판이 예상됩니다. Android.

FHE 지원 가득 암호화된 데이터의 덧셈과 곱셈을 수행할 수 있게 하는 준동형 연산(즉, 임의의 계산을 구현할 수 있음)이며 암호화된 출력 결과를 얻을 수 있습니다. 이는 원래 데이터의 덧셈이나 곱셈 결과를 암호화하는 것과 유사합니다. 동형 암호화는 종단 간 암호화 개발의 다음 단계로 볼 수 있습니다. 데이터 전송을 보호하는 것 외에도 암호를 해독하지 않고도 데이터를 처리할 수 있는 기능을 제공합니다.

실용적인 관점에서 이 프레임워크는 기밀 클라우드 컴퓨팅을 조직하는 데 유용할 수 있으며, 전자 투표 시스템, 익명화된 라우팅 프로토콜, DBMS에서 암호화된 쿼리 처리, 기계 학습 시스템의 기밀 교육에 사용될 수 있습니다. FHE를 적용한 한 가지 예는 보험 회사가 특정 환자를 식별할 수 있는 정보에 접근하지 않고도 보험 회사의 의료 기관 환자에 대한 정보 분석을 구성하는 것입니다. 또한 언급 된 암호화된 익명의 금융 거래 처리를 기반으로 사기성 신용카드 거래를 탐지하는 기계 학습 시스템을 개발했습니다.

툴킷에는 라이브러리가 포함되어 있습니다 헬립 여러 가지 동형 암호화 체계를 구현하고, 통합 개발 환경(작업은 브라우저를 통해 수행됨)과 일련의 예제를 제공합니다. 배포를 단순화하기 위해 CentOS, Fedora, Ubuntu 기반의 기성 Docker 이미지가 준비되었습니다. 소스 코드에서 툴킷을 빌드하고 로컬 시스템에 설치하는 방법에 대한 지침도 제공됩니다.

이 프로젝트는 2009년부터 개발되어 왔지만, 실제로 사용할 수 있을 만큼 수용 가능한 성과 지표를 확보한 것은 지금에 와서야 가능해졌습니다. FHE는 모든 사람이 준동형 계산을 수행할 수 있도록 한다는 점이 주목할 만합니다. FHE를 사용하면 일반 기업 프로그래머도 이전에 학위가 있는 전문가를 투입하여 몇 시간, 며칠이 걸렸던 작업을 XNUMX분 안에 마칠 수 있습니다.

기밀 컴퓨팅 분야의 다른 개발 사항 중에서 우리는 다음을 주목할 수 있습니다. 프로젝트 출판 오픈DP 방법의 구현으로 차등 프라이버시개별 레코드를 식별할 가능성 없이도 충분히 높은 정확도로 데이터 집합에 대한 통계 작업을 수행할 수 있게 해주는 도구입니다. 이 프로젝트는 마이크로소프트와 하버드 대학의 연구자들이 공동으로 개발하고 있습니다. 구현은 Rust와 Python으로 작성되었습니다. 공급 MIT 라이센스에 따라.

차등 개인 정보 보호 방법을 사용하여 분석을 수행하면 조직은 일반 정보에서 특정 개인의 매개변수를 추출하지 않고도 통계 데이터베이스에서 분석 샘플을 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 환자 치료의 차이점을 파악하기 위해 연구자에게 환자가 병원에 ​​머무는 평균 기간을 비교할 수 있는 정보를 제공할 수 있지만, 환자의 개인 정보를 식별할 수 없고 환자의 개인 정보를 보호해야 합니다.

식별 가능한 개인 또는 기밀 정보를 보호하기 위해 두 가지 메커니즘이 사용됩니다. 1. 추출된 데이터의 정확성에는 영향을 미치지 않지만 개별 데이터 요소의 기여도를 가리는 소량의 통계적 "노이즈"를 각 결과에 추가합니다.
2. 각 요청에 대해 반환되는 데이터 양을 제한하고 개인 정보를 침해할 수 있는 추가 요청을 방지하는 개인 정보 보호 예산을 사용합니다.

출처 : opennet.ru