IBM kompaniyasi asboblar to'plamining manba matnlarini ochish haqida (IBM Fully Gomomorphic Encryption) tizimni amalga oshirish bilan shifrlangan shaklda ma'lumotlarni qayta ishlash uchun. FHE sizga maxfiy hisoblash xizmatlarini yaratish imkonini beradi, bunda ma'lumotlar shifrlangan holda qayta ishlanadi va hech qanday bosqichda ochiq shaklda ko'rinmaydi. Natija ham shifrlangan holda ishlab chiqariladi. Kod C++ da yozilgan va MIT litsenziyasi ostida. Linux versiyasiga qo'shimcha ravishda, shunga o'xshash asboblar to'plami и , Objective-C da yozilgan. uchun versiyasini nashr etish .
FHE qo'llab-quvvatlaydi shifrlangan ma'lumotlarni qo'shish va ko'paytirishni amalga oshirish (ya'ni, siz har qanday o'zboshimchalik bilan hisob-kitoblarni amalga oshirishingiz mumkin) va chiqishda shifrlangan natijani olish imkonini beruvchi gomomorf operatsiyalar, bu asl ma'lumotlarni qo'shish yoki ko'paytirish natijasini shifrlashga o'xshash bo'ladi. Gomomorf shifrlashni end-to-end shifrlashni rivojlantirishning navbatdagi bosqichi deb hisoblash mumkin - u ma'lumotlarni uzatishni himoya qilishdan tashqari, ma'lumotlarni shifrini ochmasdan qayta ishlash imkoniyatini beradi.
Amaliy tomondan, ramka maxfiy bulutli hisoblashni tashkil qilish, elektron ovoz berish tizimlarida, anonimlashtirilgan marshrutlash protokollarida, ma'lumotlar bazasida so'rovlarni shifrlangan holda qayta ishlash, mashinalarni o'rganish tizimlarini maxfiy o'qitish uchun foydali bo'lishi mumkin. FHEni qo'llashga misol sifatida sug'urta kompaniyalarida tibbiy muassasalarning bemorlari to'g'risidagi ma'lumotlarni tahlil qilishni sug'urta kompaniyasi aniq bemorlarni aniqlay oladigan ma'lumotlarga ega bo'lmagan holda tashkil etishni ko'rsatish mumkin. Shuningdek shifrlangan anonim moliyaviy operatsiyalarni qayta ishlash asosida kredit kartalari bilan firibgarlik operatsiyalarini aniqlash uchun mashinani o'rganish tizimlarini ishlab chiqish.
Asboblar to'plami kutubxonani o'z ichiga oladi bir nechta gomomorf shifrlash sxemalarini amalga oshirish bilan, integratsiyalashgan rivojlanish muhiti (ish brauzer orqali amalga oshiriladi) va bir qator misollar. Joylashtirishni soddalashtirish uchun CentOS, Fedora va Ubuntu asosidagi tayyor docker tasvirlari tayyorlangan. Asboblar to'plamini manba kodidan yig'ish va uni mahalliy tizimga o'rnatish bo'yicha ko'rsatmalar ham mavjud.
Loyiha 2009 yildan beri ishlab chiqilmoqda, ammo endigina uni amalda qo'llash imkonini beruvchi maqbul ko'rsatkichlarga erishish mumkin bo'ldi. Qayd etilishicha, FHE gomomorf hisob-kitoblarni hamma uchun ochiq qiladi, FHE yordamida oddiy korporativ dasturchilar ilgari ilmiy darajaga ega bo‘lgan mutaxassislarni jalb qilgan holda bir necha soat va kun talab qilinadigan ishni bir daqiqada bajarishlari mumkin bo‘ladi.
Maxfiy hisoblash sohasidagi boshqa o'zgarishlarni ta'kidlash mumkin usullarini amalga oshirish bilan , ma'lumotlar to'plamida statistik operatsiyalarni undagi alohida yozuvlarni aniqlash imkoniyatisiz etarli darajada yuqori aniqlik bilan bajarishga imkon beradi. Loyiha Microsoft va Garvard universiteti tadqiqotchilari tomonidan birgalikda ishlab chiqilmoqda. Amalga oshirish Rust va Python va tillarida yozilgan MIT litsenziyasi ostida.
Differensial maxfiylik usullaridan foydalangan holda tahlil qilish tashkilotlarga statistik ma'lumotlar bazalaridan aniq shaxslar parametrlarini umumiy ma'lumotlardan ajratishga imkon bermasdan, tahliliy namunalar yaratishga imkon beradi. Misol uchun, bemorlarni parvarish qilishdagi farqlarni aniqlash uchun tadqiqotchilarga bemorlarning shifoxonalarda o'rtacha qolish muddatini solishtirish imkonini beruvchi ma'lumotlar taqdim etilishi mumkin, ammo shunga qaramay, bemorning maxfiyligini saqlaydi va bemor ma'lumotlarini ta'kidlamaydi.
Aniqlanishi mumkin bo'lgan shaxsiy yoki maxfiy ma'lumotlarni himoya qilish uchun ikkita mexanizm qo'llaniladi: 1. Har bir natijaga oz miqdorda statistik "shovqin" qo'shish, bu olingan ma'lumotlarning aniqligiga ta'sir qilmaydi, lekin alohida ma'lumotlar elementlarining hissasini maskalaydi.
2. Har bir so'rov uchun ishlab chiqarilgan ma'lumotlar miqdorini cheklaydigan va maxfiylikni buzishi mumkin bo'lgan qo'shimcha so'rovlarga yo'l qo'ymaydigan maxfiylik byudjetidan foydalanish.
Manba: opennet.ru