IBM şirketi araç setinin kaynak metinlerini açma hakkında (IBM Tam Homomorfik Şifreleme) sistem uygulamasıyla Verilerin şifrelenmiş biçimde işlenmesi için. FHE, verilerin şifreli olarak işlendiği ve hiçbir aşamada açık biçimde görünmediği gizli bilgi işlem hizmetleri oluşturmanıza olanak tanır. Sonuç ayrıca şifrelenmiş olarak oluşturulur. Kod C++ dilinde yazılmıştır ve MIT lisansı altında. Linux sürümüne ek olarak, benzer araç kitleri и Objective-C ile yazılmıştır. için bir versiyonun yayınlanması .
FHE destekler şifrelenmiş verilerin eklenmesini ve çarpılmasını gerçekleştirmenize (yani herhangi bir rastgele hesaplama uygulayabilirsiniz) ve çıktıda, orijinal verileri ekleme veya çarpma sonucunu şifrelemeye benzer şekilde şifrelenmiş bir sonuç elde etmenize olanak tanıyan homomorfik işlemler. Homomorfik şifreleme, uçtan uca şifrelemenin geliştirilmesinde bir sonraki aşama olarak düşünülebilir - veri iletimini korumanın yanı sıra, verilerin şifresini çözmeden işleme yeteneği sağlar.
Pratik açıdan bakıldığında çerçeve, gizli bulut bilişimin düzenlenmesi, elektronik oylama sistemlerinde, anonimleştirilmiş yönlendirme protokollerinde, bir DBMS'de sorguların şifreli işlenmesinde, makine öğrenimi sistemlerinin gizli eğitimi için yararlı olabilir. FHE'nin uygulanmasına bir örnek, sigorta şirketinin belirli hastaları tanımlayabilecek bilgilere erişimi olmadan, sigorta şirketlerindeki tıbbi kurumların hastaları hakkındaki bilgilerin analizinin organizasyonudur. Ayrıca şifrelenmiş anonim finansal işlemlerin işlenmesine dayalı olarak kredi kartlarıyla yapılan sahtekarlık işlemlerini tespit etmek için makine öğrenimi sistemlerinin geliştirilmesi.
Araç seti bir kütüphane içerir birkaç homomorfik şifreleme şemasının uygulanması, entegre bir geliştirme ortamı (çalışma bir tarayıcı aracılığıyla gerçekleştirilir) ve bir dizi örnekle. Dağıtımı kolaylaştırmak için CentOS, Fedora ve Ubuntu tabanlı hazır docker görüntüleri hazırlandı. Araç setinin kaynak kodundan derlenmesi ve yerel bir sisteme kurulmasına ilişkin talimatlar da mevcuttur.
Proje 2009'dan bu yana geliştiriliyor ancak pratikte kullanılmasına izin veren kabul edilebilir performans göstergelerine ulaşmak ancak şimdi mümkün oldu. FHE'nin homomorfik hesaplamaları herkes için erişilebilir hale getirdiği belirtiliyor; FHE'nin yardımıyla sıradan kurumsal programcılar, akademik dereceye sahip uzmanları dahil ederek daha önce saatler ve günler gerektiren aynı işi bir dakika içinde yapabilecekler.
Gizli bilgi işlem alanındaki diğer gelişmeler arasında şunlara dikkat çekilebilir: yöntemlerin uygulanmasıyla , bir veri seti üzerinde, içindeki bireysel kayıtları tanımlama yeteneği olmadan, yeterince yüksek doğrulukla istatistiksel işlemler gerçekleştirmeye olanak tanır. Proje, Microsoft ve Harvard Üniversitesi'nden araştırmacılar tarafından ortaklaşa geliştiriliyor. Uygulama Rust ve Python'da yazılmıştır ve MIT lisansı altında.
Diferansiyel gizlilik yöntemlerini kullanan analiz, kuruluşların belirli kişilerin parametrelerini genel bilgilerden ayırmalarına izin vermeden istatistiksel veritabanlarından analitik örnekler oluşturmasına olanak tanır. Örneğin, hasta bakımındaki farklılıkları belirlemek için araştırmacılara, hastaların hastanelerde ortalama kalış sürelerini karşılaştırmalarına olanak tanıyan, ancak yine de hasta gizliliğini koruyan ve hasta bilgilerini vurgulamayan bilgiler sağlanabilir.
Tanımlanabilir kişisel veya gizli bilgileri korumak için iki mekanizma kullanılır: 1. Her bir sonuca, çıkarılan verilerin doğruluğunu etkilemeyen ancak bireysel veri öğelerinin katkısını maskeleyen az miktarda istatistiksel "gürültü" eklemek.
2. Her talep için üretilen veri miktarını sınırlayan ve gizliliği ihlal edebilecek ek taleplere izin vermeyen bir gizlilik bütçesi kullanmak.
Kaynak: opennet.ru