IBM открыл тулкит гомоморфного шифрования для Linux
30 июля 2020 года
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, то есть позволяет выполнять сложение и умножение зашифрованных данных 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.
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 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.
Из других наработок в области конфиденциальных вычислений, можно отметить публикацию проекта OpenDP(недоступная ссылка) 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: Добавление в каждый результат небольшого статистического «шума», не влияющего на точность извлекаемых данных, но маскирующего вклад отдельных элементов данных. Использование бюджета конфиденциальности, ограничивающего объём выдаваемых для каждого запроса данных и недопускающего дополнительные запросы, которые могут нарушить конфиденциальность.
Источники[править]
Любой участник может оформить статью: добавить иллюстрации, викифицировать, заполнить шаблоны и добавить категории.
Любой редактор может снять этот шаблон после оформления и проверки.
Комментарии[править]
Если вы хотите сообщить о проблеме в статье (например, фактическая ошибка и т. д.), пожалуйста, используйте обычную страницу обсуждения.
Комментарии на этой странице могут не соответствовать политике нейтральной точки зрения, однако, пожалуйста, придерживайтесь темы и попытайтесь избежать брани, оскорбительных или подстрекательных комментариев. Попробуйте написать такие комментарии, которые заставят задуматься, будут проницательными или спорными. Цивилизованная дискуссия и вежливый спор делают страницу комментариев дружелюбным местом. Пожалуйста, подумайте об этом.
Несколько советов по оформлению реплик:
- Новые темы начинайте, пожалуйста, снизу.
- Используйте символ звёздочки «*» в начале строки для начала новой темы. Далее пишите свой текст.
- Для ответа в начале строки укажите на одну звёздочку больше, чем в предыдущей реплике.
- Пожалуйста, подписывайте все свои сообщения, используя четыре тильды (~~~~). При предварительном просмотре и сохранении они будут автоматически заменены на ваше имя и дату.
Обращаем ваше внимание, что комментарии не предназначены для размещения ссылок на внешние ресурсы не по теме статьи, которые могут быть удалены или скрыты любым участником. Тем не менее, на странице комментариев вы можете сообщить о статьях в СМИ, которые ссылаются на эту заметку, а также о её обсуждении на сторонних ресурсах.
