IBM, Linux용 동형 암호화 툴킷 공개

IBM 회사 발표했다. 툴킷의 소스 텍스트 열기에 대해 FHE (IBM Fully Homomorphic Encryption) 시스템 구현 완전동형암호 암호화된 형태로 데이터를 처리합니다. FHE를 사용하면 데이터가 암호화되어 처리되고 어떤 단계에서도 공개 형식으로 표시되지 않는 기밀 컴퓨팅용 서비스를 만들 수 있습니다. 결과도 암호화되어 생성됩니다. 코드는 C++로 작성되었으며, 배포자 MIT 라이센스에 따라. Linux용 버전 외에도 다음을 위한 유사한 툴킷이 있습니다. macOS и iOS, Objective-C로 작성되었습니다. 버전 출시 Android.

FHE는 지원합니다 가득 암호화된 데이터의 덧셈과 곱셈을 수행하고(즉, 임의의 계산을 구현할 수 있음) 출력에서 ​​암호화된 결과를 얻을 수 있게 해주는 동형 연산. 이는 원본 데이터를 덧셈이나 곱셈의 결과를 암호화하는 것과 유사합니다. 동형암호는 종단 간 암호화 개발의 다음 단계로 간주될 수 있습니다. 이는 데이터 전송을 보호하는 것 외에도 데이터를 해독하지 않고 처리할 수 있는 기능을 제공합니다.

실용적인 측면에서 프레임워크는 기밀 클라우드 컴퓨팅 구성, 전자 투표 시스템, 익명 라우팅 프로토콜, DBMS 쿼리 암호화 처리, 기계 학습 시스템의 기밀 교육을 위해 유용할 수 있습니다. FHE 적용의 예로는 보험사가 특정 환자를 식별할 수 있는 정보에 접근하지 않고도 보험사의 의료기관 환자에 대한 정보를 분석하는 조직을 들 수 있습니다. 또한 언급 된 암호화된 익명 금융 거래 처리를 기반으로 신용 카드 사기 거래를 탐지하는 기계 학습 시스템 개발.

툴킷에는 라이브러리가 포함되어 있습니다. HElib 여러 동형 암호화 방식의 구현, 통합 개발 환경(작업은 브라우저를 통해 수행됨) 및 일련의 예제를 포함합니다. 배포를 단순화하기 위해 CentOS, Fedora 및 Ubuntu를 기반으로 기성 도커 이미지가 준비되었습니다. 소스 코드에서 툴킷을 조합하고 이를 로컬 시스템에 설치하는 방법에 대한 지침도 제공됩니다.

이 프로젝트는 2009년부터 개발되어 왔지만 이제서야 실제로 사용할 수 있는 수용 가능한 성과 지표를 달성하는 것이 가능해졌습니다. FHE를 사용하면 모든 사람이 동형 계산에 접근할 수 있으며, FHE의 도움으로 일반 기업 프로그래머는 이전에 학위를 가진 전문가가 참여할 때 몇 시간, 며칠이 걸렸던 동일한 작업을 단 몇 분 만에 수행할 수 있습니다.

기밀 컴퓨팅 분야의 다른 발전 중에서 다음을 주목할 수 있습니다. 프로젝트의 출판 오픈DP 메소드 구현으로 차등 프라이버시, 개별 기록을 식별하는 기능 없이도 충분히 높은 정확도로 데이터 세트에 대한 통계 작업을 수행할 수 있습니다. 이 프로젝트는 Microsoft와 Harvard University의 연구원이 공동으로 개발하고 있습니다. 구현은 Rust와 Python으로 작성되었으며 공급 MIT 라이센스에 따라.

차등 개인 정보 보호 방법을 사용한 분석을 통해 조직은 일반 정보에서 특정 개인의 매개 변수를 분리하지 않고도 통계 데이터베이스에서 분석 샘플을 만들 수 있습니다. 예를 들어, 환자 치료의 차이점을 식별하기 위해 연구자는 병원에 있는 환자의 평균 입원 기간을 비교할 수 있는 정보를 제공받을 수 있지만 여전히 환자 기밀을 유지하고 환자 정보를 강조하지 않습니다.

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

출처 : opennet.ru