podjetje IBM o odpiranju izvornih besedil kompleta orodij (IBM Fully Homomorphic Encryption) s sistemsko implementacijo za obdelavo podatkov v šifrirani obliki. FHE omogoča ustvarjanje storitev za zaupno računalništvo, pri katerih se podatki obdelujejo šifrirano in se v nobeni fazi ne prikažejo v odprti obliki. Rezultat je prav tako ustvarjen šifriran. Koda je napisana v C++ in pod licenco MIT. Poleg različice za Linux so podobni kompleti orodij za и , napisano v Objective-C. Objava različice za .
FHE podpira homomorfne operacije, ki vam omogočajo seštevanje in množenje šifriranih podatkov (tj. izvajate lahko poljubne izračune) in pridobite šifriran rezultat na izhodu, kar bi bilo podobno šifriranju rezultata seštevanja ali množenja izvirnih podatkov. Homomorfno šifriranje lahko štejemo za naslednjo stopnjo v razvoju šifriranja od konca do konca - poleg zaščite prenosa podatkov zagotavlja možnost obdelave podatkov brez dešifriranja.
S praktične strani je ogrodje lahko uporabno za organizacijo zaupnega računalništva v oblaku, v sistemih elektronskega glasovanja, v anonimiziranih usmerjevalnih protokolih, za šifrirano obdelavo poizvedb v DBMS, za zaupno usposabljanje sistemov za strojno učenje. Primer uporabe FHE je organizacija analize informacij o pacientih zdravstvenih ustanov v zavarovalnicah, ne da bi zavarovalnica pridobila dostop do informacij, ki bi lahko identificirale določene paciente. tudi razvoj sistemov strojnega učenja za odkrivanje goljufivih transakcij s kreditnimi karticami na podlagi obdelave šifriranih anonimnih finančnih transakcij.
Komplet orodij vključuje knjižnico z implementacijo več homomorfnih šifrirnih shem, integriranim razvojnim okoljem (delo poteka prek brskalnika) in nizom primerov. Za poenostavitev uvajanja so bile pripravljene docker slike, ki temeljijo na CentOS, Fedora in Ubuntu. Na voljo so tudi navodila za sestavljanje kompleta orodij iz izvorne kode in namestitev v lokalni sistem.
Projekt se razvija že od leta 2009, vendar je šele sedaj uspelo doseči sprejemljive kazalnike uspešnosti, ki omogočajo njegovo uporabo v praksi. Opozoriti je treba, da FHE omogoča homomorfne izračune dostopne vsakomur; s pomočjo FHE bodo navadni korporativni programerji lahko v minuti opravili isto delo, ki je prej zahtevalo ure in dneve, ko so sodelovali strokovnjaki z akademsko izobrazbo.
Med drugimi dogodki na področju zaupnega računalništva je mogoče omeniti z izvajanjem metod , ki omogoča izvajanje statističnih operacij na nizu podatkov z dovolj visoko natančnostjo brez zmožnosti identifikacije posameznih zapisov v njem. Projekt skupaj razvijajo raziskovalci Microsofta in univerze Harvard. Izvedba je napisana v Rust in Python ter pod licenco MIT.
Analiza z uporabo diferencialnih metod zasebnosti omogoča organizacijam, da naredijo analitične vzorce iz statističnih baz podatkov, ne da bi jim dovolili, da izolirajo parametre določenih posameznikov od splošnih informacij. Na primer, za ugotavljanje razlik v oskrbi pacientov lahko raziskovalci dobijo informacije, ki jim omogočajo primerjavo povprečne dolžine bivanja pacientov v bolnišnicah, vendar še vedno ohranjajo zaupnost pacientov in ne poudarjajo podatkov o pacientih.
Za zaščito določljivih osebnih ali zaupnih informacij se uporabljata dva mehanizma: 1. Dodajanje majhne količine statističnega »šuma« vsakemu rezultatu, ki ne vpliva na točnost ekstrahiranih podatkov, vendar prikrije prispevek posameznih podatkovnih elementov.
2. Uporaba proračuna za zasebnost, ki omejuje količino podatkov, proizvedenih za vsako zahtevo, in ne dovoljuje dodatnih zahtev, ki bi lahko kršile zaupnost.
Vir: opennet.ru