Compania IBM despre deschiderea codurilor sursă ale toolkit-ului (IBM Fully Homomorphic Encryption) cu implementarea sistemului pentru procesarea datelor în format criptat. FHE permite crearea de servicii pentru calcule confidențiale, în care datele sunt procesate criptate și nu apar în formă deschisă în niciuna dintre etape. Rezultatul este de asemenea generat criptat. Codul este scris în C++ și sub licența MIT. Pe lângă versiunea pentru Linux, sunt dezvoltate simultan toolkit-uri similare pentru și , scrise în Objective-C. În curând se așteaptă publicarea unei variante pentru .
FHE susține operațiuni goniomorfe care permit efectuarea adunării și înmulțirii datelor criptate (adică, se pot realiza orice calcule arbitrare) și se obține un rezultat criptat care ar fi similar cu criptarea rezultatului adunării sau înmulțirii datelor originale. Criptarea goniomorfă poate fi considerată ca un nou stadiu în dezvoltarea criptării end-to-end — pe lângă protecția transmisiei datelor, oferă posibilitatea de a procesa datele fără a le decripta.
Din punct de vedere practic, cadrul ar putea fi util pentru organizarea unor calcule cloud confidențiale, în sistemele de vot electronic, în protocoalele de rutare anonimizate, pentru procesarea criptată a cererilor în SGBD-uri, pentru antrenarea confidențială a sistemelor de învățare automată. Ca exemplu de aplicare a FHE se menționează organizarea analizei informațiilor despre pacienți în instituțiile medicale în companiile de asigurare fără ca compania de asigurare să obțină acces la informațiile care ar putea identifica pacienții specifici. De asemenea, dezvoltarea sistemelor de învățare automată pentru identificarea operațiunilor frauduloase cu cardurile de credit pe baza procesării tranzacțiilor financiare anonimizate criptate.
Toolkit-ul include o bibliotecă cu implementarea mai multor scheme de criptare goniomorfă, un mediu integrat de dezvoltare (lucrul se desfășoară prin browser) și un set de exemple. Pentru a simplifica desfășurarea, au fost pregătite imagini docker gata de utilizare bazate pe CentOS, Fedora și Ubuntu. De asemenea, sunt disponibile instrucțiuni pentru construirea toolkit-ului din codurile sursă și instalarea pe sistemul local.
Proiectul se dezvoltă din 2009, dar abia acum au fost obținute rezultate acceptabile în ceea ce privește performanța, care permit utilizarea sa în practică. Se observă că FHE face calculele omomorfe accesibile tuturor, iar cu ajutorul FHE programatorii obișnuiți din corporații vor putea realiza într-un minut aceeași muncă care anterior necesita ore și zile cu implicarea experților cu studii postuniversitare.
Din alte lucrări în domeniul calculului confidențial, se poate menționa cu implementarea unor metode , care permit desfășurarea operațiunilor statistice asupra unui set de date cu o precizie destul de ridicată, fără a permite identificarea unor înregistrări individuale din acesta. Proiectul este dezvoltat în colaborare cu cercetători de la Microsoft și Universitatea Harvard. Implementarea este scrisă în Rust și Python și sub licența MIT.
Analiza utilizând metodele de confidențialitate diferențială oferă organizațiilor posibilitatea de a realiza selecții analitice din bazele de date statistice, fără a permite extragerea parametrilor unor persoane specifice din informațiile generale. De exemplu, pentru a identifica diferențele în îngrijirea pacienților, cercetătorilor le poate fi furnizată informația care permite compararea mediei timpului petrecut de pacienți în spitale, dar păstrând confidențialitatea pacienților și împiedicând identificarea informațiilor despre aceștia.
Pentru a proteja informațiile personale identificabile sau confidențiale, sunt utilizate două mecanisme: 1. Adăugarea de „zgomot” statistic mic în fiecare rezultat, care nu afectează acuratețea datelor extrase, dar maschează contribuția anumitor elemente de date.
2. Utilizarea unui buget de confidențialitate, care limitează volumul de date furnizate pentru fiecare cerere și împiedică cereri suplimentare care ar putea încălca confidențialitatea.
Sursa: opennet.ro
