Kampuni ya IBM kuhusu kufungua maandishi chanzo cha zana ya zana (Usimbaji fiche wa IBM Kamili wa Homomorphic) na utekelezaji wa mfumo kwa usindikaji wa data katika fomu iliyosimbwa. FHE hukuruhusu kuunda huduma za kompyuta ya siri, ambayo data inachakatwa kwa njia fiche na haionekani kwa fomu wazi katika hatua yoyote. Matokeo pia hutolewa kwa njia fiche. Nambari imeandikwa katika C ++ na chini ya leseni ya MIT. Mbali na toleo la Linux, vifaa sawa vya zana za ΠΈ , iliyoandikwa katika Lengo-C. Kuchapishwa kwa toleo la .
FHE inasaidia oparesheni za kihomofiki zinazokuruhusu kuongeza na kuzidisha data iliyosimbwa (yaani, unaweza kutekeleza hesabu zozote za kiholela) na kupata matokeo yaliyosimbwa kwa njia fiche, ambayo yatakuwa sawa na kusimba kwa njia fiche matokeo ya kuongeza au kuzidisha data asili. Usimbaji fiche wa jinsia moja unaweza kuzingatiwa kama hatua inayofuata katika ukuzaji wa usimbaji fiche kutoka mwisho hadi mwisho - pamoja na kulinda utumaji data, hutoa uwezo wa kuchakata data bila kusimbua.
Kwa upande wa vitendo, mfumo huu unaweza kuwa muhimu kwa kupanga kompyuta ya siri ya wingu, katika mifumo ya kielektroniki ya upigaji kura, katika itifaki za uelekezaji zisizojulikana, kwa usindikaji wa maswali kwa njia fiche katika DBMS, kwa mafunzo ya siri ya mifumo ya kujifunza ya mashine. Mfano wa matumizi ya FHE ni shirika la uchambuzi wa habari kuhusu wagonjwa wa taasisi za matibabu katika makampuni ya bima bila kampuni ya bima kupata habari ambayo inaweza kutambua wagonjwa maalum. Pia uundaji wa mifumo ya mashine ya kujifunza ili kugundua miamala ya ulaghai kwa kutumia kadi za mkopo kulingana na uchakataji wa miamala ya kifedha iliyosimbwa kwa njia fiche.
Seti ya zana inajumuisha maktaba na utekelezaji wa mipango kadhaa ya usimbuaji wa homomorphic, mazingira ya maendeleo jumuishi (kazi inafanywa kupitia kivinjari) na seti ya mifano. Ili kurahisisha upelekaji, picha za kizimbani zilizotengenezwa tayari kulingana na CentOS, Fedora na Ubuntu zimetayarishwa. Maagizo ya kukusanya zana kutoka kwa msimbo wa chanzo na kusakinisha kwenye mfumo wa ndani yanapatikana pia.
Mradi umekuwa ukiendelezwa tangu 2009, lakini sasa imewezekana kufikia viashiria vya utendaji vinavyokubalika vinavyoruhusu kutumika katika mazoezi. Ikumbukwe kwamba FHE hufanya hesabu za jinsia moja ziweze kupatikana kwa kila mtu; kwa usaidizi wa FHE, watayarishaji programu wa kawaida wa kampuni wataweza kufanya kazi sawa kwa dakika ambayo awali ilihitaji saa na siku wakati wa kuhusisha wataalam wenye shahada ya kitaaluma.
Miongoni mwa maendeleo mengine katika uwanja wa kompyuta ya siri, inaweza kuzingatiwa pamoja na utekelezaji wa mbinu , kuruhusu kufanya shughuli za takwimu kwenye seti ya data yenye usahihi wa juu wa kutosha bila uwezo wa kutambua rekodi za kibinafsi ndani yake. Mradi huo unaendelezwa kwa pamoja na watafiti kutoka Microsoft na Chuo Kikuu cha Harvard. Utekelezaji umeandikwa katika Rust na Python na chini ya leseni ya MIT.
Uchanganuzi unaotumia mbinu tofauti za faragha huruhusu mashirika kutengeneza sampuli za uchanganuzi kutoka kwa hifadhidata za takwimu, bila kuziruhusu kutenga vigezo vya watu mahususi kutoka kwa maelezo ya jumla. Kwa mfano, ili kutambua tofauti katika utunzaji wa wagonjwa, watafiti wanaweza kupewa taarifa zinazowawezesha kulinganisha urefu wa wastani wa kukaa kwa wagonjwa hospitalini, lakini bado hudumisha usiri wa mgonjwa na hauangazii habari za mgonjwa.
Mbinu mbili hutumiwa kulinda maelezo ya kibinafsi au ya siri yanayoweza kutambulika: 1. Kuongeza kiasi kidogo cha "kelele" ya takwimu kwa kila matokeo, ambayo haiathiri usahihi wa data iliyotolewa, lakini hufunika mchango wa vipengele vya data binafsi.
2. Kutumia bajeti ya faragha ambayo inaweka kikomo cha data inayotolewa kwa kila ombi na hairuhusu maombi ya ziada ambayo yanaweza kukiuka usiri.
Chanzo: opennet.ru