Compania IBM despre deschiderea textelor sursă ale setului de instrumente (IBM Fully Homomorphic Encryption) cu implementarea sistemului pentru prelucrarea datelor în formă criptată. FHE vă permite să creați servicii de calcul confidențial, în care datele sunt prelucrate criptat și nu apar în formă deschisă în nicio etapă. Rezultatul este, de asemenea, generat criptat. Codul este scris în C++ și sub licență MIT. Pe lângă versiunea pentru Linux, seturi de instrumente similare pentru и , scris în Obiectiv-C. Publicarea unei versiuni pentru .
FHE suportă operațiuni homomorfe care vă permit să efectuați adunarea și multiplicarea datelor criptate (adică, puteți implementa orice calcul arbitrar) și să obțineți un rezultat criptat la ieșire, care ar fi similar cu criptarea rezultatului adunării sau înmulțirii datelor originale. Criptarea homomorfă poate fi considerată următoarea etapă în dezvoltarea criptării end-to-end - pe lângă protejarea transmisiei de date, oferă posibilitatea de a procesa datele fără a le decripta.
Din punct de vedere practic, cadrul poate fi util pentru organizarea de cloud computing confidențial, în sistemele electronice de vot, în protocoalele de rutare anonimizate, pentru procesarea criptată a interogărilor într-un SGBD, pentru instruirea confidențială a sistemelor de învățare automată. Un exemplu de aplicare a FHE este organizarea analizei informațiilor despre pacienții instituțiilor medicale din companiile de asigurări fără ca societatea de asigurări să obțină acces la informații care ar putea identifica anumiți pacienți. De asemenea dezvoltarea sistemelor de învățare automată pentru detectarea tranzacțiilor frauduloase cu carduri de credit bazate pe procesarea tranzacțiilor financiare anonime criptate.
Setul de instrumente include o bibliotecă cu implementarea mai multor scheme de criptare homomorfă, un mediu de dezvoltare integrat (lucrarea se realizează printr-un browser) și un set de exemple. Pentru a simplifica implementarea, au fost pregătite imagini docker gata făcute bazate pe CentOS, Fedora și Ubuntu. Sunt disponibile și instrucțiuni pentru asamblarea setului de instrumente din codul sursă și instalarea lui pe un sistem local.
Proiectul se dezvoltă din 2009, dar abia acum a fost posibil să se obțină indicatori de performanță acceptabili care să permită utilizarea în practică. Se remarcă faptul că FHE face calculele homomorfe accesibile tuturor; cu ajutorul FHE, programatorii corporativi obișnuiți vor putea face aceeași muncă într-un minut care anterior necesita ore și zile atunci când implică experți cu o diplomă academică.
Printre alte evoluții în domeniul calculului confidențial, se poate remarca cu implementarea metodelor , permițând efectuarea de operațiuni statistice pe un set de date cu o acuratețe suficient de mare, fără posibilitatea de a identifica înregistrări individuale din acesta. Proiectul este dezvoltat în comun de cercetători de la Microsoft și de la Universitatea Harvard. Implementarea este scrisă în Rust și Python și sub licența MIT.
Analiza folosind metode diferențiale de confidențialitate permite organizațiilor să realizeze eșantioane analitice din baze de date statistice, fără a le permite să izoleze parametrii anumitor indivizi din informațiile generale. De exemplu, pentru a identifica diferențele în îngrijirea pacientului, cercetătorilor li se pot furniza informații care le permit să compare durata medie de ședere a pacienților în spitale, dar păstrează totuși confidențialitatea pacientului și nu evidențiază informațiile despre pacient.
Sunt utilizate două mecanisme pentru a proteja informațiile personale sau confidențiale identificabile: 1. Adăugarea unei cantități mici de „zgomot” statistic la fiecare rezultat, care nu afectează acuratețea datelor extrase, ci maschează contribuția elementelor individuale de date.
2. Utilizarea unui buget de confidențialitate care limitează cantitatea de date produsă pentru fiecare cerere și nu permite solicitări suplimentare care ar putea încălca confidențialitatea.
Sursa: opennet.ru