IBM открыл тулкит гомоморфного шифрования для Linux
Автор
Сообщение
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев
Сообщений: 27286
Компания IBM объявила об открытии исходных текстов тулкита FHE (IBM Fully Homomorphic Encryption) с реализацией системы полного гомоморфного шифрования для обработки данных в шифрованном виде. FHE позволяет создавать сервисы для конфиденциальных вычислений, в которых данные обрабатываются зашифрованными и не фигурируют в открытой форме ни на одном из этапов. Результат также формируется зашифрованным. Код написан на языке С++ и распространяется под лицензией MIT. Помимо версии для Linux, параллельно развиваются аналогичные тулкиты для macOS и iOS, написанные на Objective-C. В ближайшее время ожидается публикация варианта для Android.
FHE поддерживает полные гомоморфные операции, позволяющие выполнять сложение и умножение зашифрованных данных (т.е. можно реализовать любые произвольные вычисления) и получать на выходе зашифрованный результат, который был бы аналогичен шифрованию результата сложения или умножения исходных данных. Гомоморфное шифрование можно рассматривать как следующий этап развития сквозного шифрования (end-to-end) - помимо защиты передачи данных, предоставляется возможность обработки данных без их расшифровки.
С практической стороны фреймворк может оказаться полезен для организации конфиденциальных облачных вычислений, в системах электронного голосования, в анонимизированных протоколах маршрутизации, для шифрованной обработки запросов в СУБД, для конфиденциальной тренировки систем машинного обучения. В качестве примера применения FHE упоминается организация анализа информации о пациентах медицинских учреждений в страховых компаниях без получения страховой компанией доступа к сведениям, которые могли бы идентифицировать конкретных пациентов. Так же упоминается разработка систем машинного обучения для выявления мошеннических операций с кредитными картами на основе обработки зашифрованных анонимных финансовых транзакций.
Тулкит включает в себя библиотеку HElib c реализацией нескольких схем гомоморфного шифрования, интегрированную среду разработки (работа осуществляется через браузер) и набор примеров. Для упрощения развёртывания подготовлены готовые docker-образы на базе CentOS, Fedora и Ubuntu. Также доступны инструкции по сборке тулкита из исходных текстов и установке на локальную систему.
Проект развивается с 2009 года, но добиться приемлемых показателей производительности, позволяющих использовать его на практике, удалось добиться только сейчас. Отмечается, что FHE делает гомоморфные вычисления доступными всем желающим, при помощи FHE обычные корпоративные программисты смогут за минуту сделать ту же работу, что раньше требовала часов и дней при привлечении экспертов с учёной степенью.
Извините, данный ресурс не поддреживается. :( Из других наработок в области конфиденциальных вычислений, можно отметить публикацию проекта OpenDP с реализацией методов дифференциальной приватности, позволяющих с достаточно высокой точностью выполнять статистические операции над набором данных без возможности идентификации отдельных записей в нём. Проект совместно развивается исследователями из компании Microsoft и Гарвардского университета. Реализация написана на Rust и Python и поставляется под лицензией MIT.
Анализ с использованием методов дифференциальной приватности даёт возможность организациям производить аналитические выборки из статистических БД, не позволяя выделить из общей информации параметры конкретных лиц. Например, для выявления различий в уходе за больными, исследователям можно предоставить информацию, позволяющую сравнить среднее количество времени пребывания пациентов в больницах, но при этом сохраняющую конфиденциальность пациентов и не допускающую выделения сведений о них.
Для защиты идентифицируемой персональной или конфиденциальной информации применяется два механизма: 1. Добавление в каждый результат небольшого статистического "шума", не влияющего на точность извлекаемых данных, но маскирующего вклад отдельных элементов данных.
2. Использование бюджета конфиденциальности, ограничивающего объём выдаваемых для каждого запроса данных и недопускающего дополнительные запросы, которые могут нарушить конфиденциальность.
===========
Источник:
OpenNet.RU
===========
Похожие новости
- Главная ссылка к новости (https://www.ibm.com/blogs/rese...)
- OpenNews: IBM, Google, Microsoft и Intel образовали альянс для развития открытых технологий защиты данных
- OpenNews: Первая открытая реализация анклава для аппаратно изолированных окружений
- OpenNews: CryptDB - проект по обеспечению надежного шифрования данных в СУБД
- OpenNews: Google открыл систему для анализа наборов данных без нарушения конфиденциальности
- OpenNews: Google открыл код библиотеки для конфиденциальной обработки данных
Похожие новости:
- [*nix, Виртуализация] Дружим Docker и dnscrypt-proxy
- [Информационная безопасность, Криптография] NIST объявило о начале третьего этапа стандартизации постквантовой криптографии
- [Биографии гиков, История IT, Старое железо] Остин Рош: реальная история первого ПК (перевод)
- [История IT] Билл Гейтс. Срыв покровов
- [Интервью, История IT, Старое железо] Владимир Китов: «Сначала думал, что не смогу в капиталистической системе работать
- [IT-компании, История IT, Компьютерное железо, Процессоры, Старое железо] Жизненный цикл: как Apple отказалась от PowerPC в пользу Intel (перевод)
- [Криптовалюты] О чем говорит восстановление открытого интереса по фьючерсам на биткоин?
- [Информационная безопасность, Исследования и прогнозы в IT] Как кибербезопасность трансформирует рынок ИТ (часть 1)
- [Биографии гиков, История IT] CP/M: взлет и падение Гэри Килдалла
- [IT-инфраструктура, Kubernetes, Анализ и проектирование систем, Периферия, Распределённые системы] Edge-ик в тумане и другие приключения периферийных вычислений
Теги для поиска: #_crypt, #_ibm
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Ноя 21:56
Часовой пояс: UTC + 5
| Автор | Сообщение |
|---|---|
|
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев |
|
|
Компания IBM объявила об открытии исходных текстов тулкита FHE (IBM Fully Homomorphic Encryption) с реализацией системы полного гомоморфного шифрования для обработки данных в шифрованном виде. FHE позволяет создавать сервисы для конфиденциальных вычислений, в которых данные обрабатываются зашифрованными и не фигурируют в открытой форме ни на одном из этапов. Результат также формируется зашифрованным. Код написан на языке С++ и распространяется под лицензией MIT. Помимо версии для Linux, параллельно развиваются аналогичные тулкиты для macOS и iOS, написанные на Objective-C. В ближайшее время ожидается публикация варианта для Android. FHE поддерживает полные гомоморфные операции, позволяющие выполнять сложение и умножение зашифрованных данных (т.е. можно реализовать любые произвольные вычисления) и получать на выходе зашифрованный результат, который был бы аналогичен шифрованию результата сложения или умножения исходных данных. Гомоморфное шифрование можно рассматривать как следующий этап развития сквозного шифрования (end-to-end) - помимо защиты передачи данных, предоставляется возможность обработки данных без их расшифровки. С практической стороны фреймворк может оказаться полезен для организации конфиденциальных облачных вычислений, в системах электронного голосования, в анонимизированных протоколах маршрутизации, для шифрованной обработки запросов в СУБД, для конфиденциальной тренировки систем машинного обучения. В качестве примера применения FHE упоминается организация анализа информации о пациентах медицинских учреждений в страховых компаниях без получения страховой компанией доступа к сведениям, которые могли бы идентифицировать конкретных пациентов. Так же упоминается разработка систем машинного обучения для выявления мошеннических операций с кредитными картами на основе обработки зашифрованных анонимных финансовых транзакций. Тулкит включает в себя библиотеку HElib c реализацией нескольких схем гомоморфного шифрования, интегрированную среду разработки (работа осуществляется через браузер) и набор примеров. Для упрощения развёртывания подготовлены готовые docker-образы на базе CentOS, Fedora и Ubuntu. Также доступны инструкции по сборке тулкита из исходных текстов и установке на локальную систему. Проект развивается с 2009 года, но добиться приемлемых показателей производительности, позволяющих использовать его на практике, удалось добиться только сейчас. Отмечается, что FHE делает гомоморфные вычисления доступными всем желающим, при помощи FHE обычные корпоративные программисты смогут за минуту сделать ту же работу, что раньше требовала часов и дней при привлечении экспертов с учёной степенью. Извините, данный ресурс не поддреживается. :( Из других наработок в области конфиденциальных вычислений, можно отметить публикацию проекта OpenDP с реализацией методов дифференциальной приватности, позволяющих с достаточно высокой точностью выполнять статистические операции над набором данных без возможности идентификации отдельных записей в нём. Проект совместно развивается исследователями из компании Microsoft и Гарвардского университета. Реализация написана на Rust и Python и поставляется под лицензией MIT. Анализ с использованием методов дифференциальной приватности даёт возможность организациям производить аналитические выборки из статистических БД, не позволяя выделить из общей информации параметры конкретных лиц. Например, для выявления различий в уходе за больными, исследователям можно предоставить информацию, позволяющую сравнить среднее количество времени пребывания пациентов в больницах, но при этом сохраняющую конфиденциальность пациентов и не допускающую выделения сведений о них. Для защиты идентифицируемой персональной или конфиденциальной информации применяется два механизма: 1. Добавление в каждый результат небольшого статистического "шума", не влияющего на точность извлекаемых данных, но маскирующего вклад отдельных элементов данных. 2. Использование бюджета конфиденциальности, ограничивающего объём выдаваемых для каждого запроса данных и недопускающего дополнительные запросы, которые могут нарушить конфиденциальность. =========== Источник: OpenNet.RU =========== Похожие новости
|
|
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Ноя 21:56
Часовой пояс: UTC + 5