IBM pariază că criptarea homomorfă este pregătită să ofere o securitate mai puternică a datelor pentru cei care le adoptă timpurii

Subiectele de securitate și date au devenit aproape inseparabile pe măsură ce întreprinderile mută mai multe sarcini de lucru în cloud. Dar deblocarea de noi utilizări pentru aceste date, în special stimularea unei AI mai bogate și a învățării automate, va necesita securitate de generație următoare.

În acest scop, companiile s-au dezvoltat confidențial tehnica de calcul pentru a permite datelor să rămână criptate în timp ce sunt procesate. Dar, ca o completare la aceasta, un proces de securitate cunoscut sub numele de criptare complet homomorfă este acum pe punctul de a-și ieși din laboratoare după o lungă perioadă de gestație și în mâinile primilor adoptatori.

Cercetătorilor le place criptarea homomorfă, deoarece oferă un anumit tip de securitate care poate urmări datele pe tot parcursul călătoriei sale prin sisteme. În schimb, calculul confidențial tinde să se bazeze mai mult pe hardware special, care poate fi atât puternic, dar și limitativ în unele privințe.

Companii precum Microsoft și Intel au fost marii susținători ai criptării homomorfe. În decembrie anul trecut, IBM a făcut furori când s-a eliberat primul său servicii de criptare homomorfă. Pachetul a inclus material educațional, suport și medii de prototipare pentru companiile care doresc să experimenteze.

Într-o prezentare media recentă despre viitorul criptografiei, directorul IBM de strategie și tehnologie emergentă, Eric Maass, a explicat de ce compania este atât de optimistă în ceea ce privește „criptarea complet homomorfă” sau FHE.

„FHE este o formă unică de criptare și ne va permite să calculăm pe date care sunt încă într-o stare criptată”, a spus Maass.

Criptare în evoluție

În primul rând, un context. Există 3 categorii generale de criptare. Cele două clasice sunt criptarea pentru atunci când datele sunt în repaus și sunt stocate și apoi „date în tranzit” care protejează confidențialitatea datelor pe măsură ce sunt transmise printr-o rețea.

Al treilea este piesa care a lipsit: capacitatea de a calcula pe acele date cât timp sunt încă criptate.

Acesta din urmă este cheia pentru a debloca tot felul de noi cazuri de utilizare. Asta pentru că până acum, pentru ca cineva să proceseze acele date, ar trebui să fie necriptate, ceea ce creează o fereastră de vulnerabilitate. Acest lucru face companiile reticente în a partaja date extrem de sensibile care implică finanțe sau sănătate.

„Cu FHE, capacitatea de a păstra datele criptate și de a nu le expune niciodată în timpul procesului de calcul, acest lucru a fost oarecum asemănător cu un picior lipsă într-un taburet criptografic cu trei picioare”, a spus Maass. „Am avut capacitatea de a cripta datele în repaus și în tranzit, dar istoric nu am avut capacitatea de a păstra datele criptate în timp ce sunt utilizate.”

Cu FHE, datele pot rămâne criptate atunci când sunt utilizate de o aplicație. Imaginați-vă, de exemplu, o aplicație de navigare pe un telefon care poate oferi indicații de orientare fără a putea vedea informații personale sau locație.

Companiile sunt potențial interesate de FHE, deoarece ar putea apoi aplica AI la date precum finanțele și sănătatea, putând să promită utilizatorilor că compania nu are nicio modalitate de a vedea sau de a accesa datele de bază.

În timp ce conceptul de criptare homomorfă a fost de interes de zeci de ani, problema este că FHE a luat o cantitate uriașă de putere de calcul, atât de mult încât a fost prea scump pentru a fi practicabil.

Dar în ultimii ani, cercetătorii au făcut progrese mari.

De exemplu, Maass a remarcat că, în 2011, a fost nevoie de 30 de minute pentru a procesa un singur bit folosind FHE. Până în 2015, cercetătorii ar putea compara doi genomi umani întregi folosind FHE în mai puțin de o oră.

„IBM lucrează la FHE de mai bine de un deceniu și ajungem în sfârșit la un apogeu în care credem că acest lucru este gata pentru ca clienții să înceapă să adopte într-un mod mai răspândit”, a spus Maass. „Și aceasta devine următoarea provocare: adoptarea pe scară largă. În prezent, există foarte puține organizații aici care au abilitățile și expertiza pentru a utiliza FHE.”

FHE este gata pentru un prim-plan

În cadrul prezentării, managerul grupului de securitate AI, Omri Soceanu, a rulat o simulare FHE care implică aducerea datelor de sănătate transferate la un spital. În acest scenariu, a fost folosit un algoritm AI pentru a analiza ADN-ul pentru probleme genetice care ar putea dezvălui riscuri pentru afecțiuni medicale anterioare.

De obicei, datele pacientului ar trebui mai întâi decriptate, ceea ce ar putea ridica atât probleme de reglementare, cât și de confidențialitate. Dar cu FHE, acesta rămâne criptat, evitând astfel aceste probleme. În acest caz, datele sunt trimise criptate, rămân astfel în timp ce sunt analizate, iar rezultatele rezultate sunt returnate tot în stare criptată.

Ceea ce este, de asemenea, important de remarcat este că acest sistem a fost pus în aplicare folosind doar o duzină de linii de cod, o mare reducere față de sutele de linii de cod care până de curând erau necesare. Reducend această complexitate, IBM dorește să facă FHE mai accesibil pentru echipele care nu au neapărat experiență în criptografie.

În final, Soceanu a explicat că simularea a fost finalizată în .069 secunde. Cu doar 5 ani în urmă, a spus el, aceeași simulare a durat câteva ore.

„Lucrând la FHE, am vrut să le permitem clienților noștri să profite de toate beneficiile lucrului în cloud, respectând în același timp diferitele reglementări și preocupări privind confidențialitatea”, a spus el. „Ceea ce în urmă cu câțiva ani era posibil doar teoretic, devine realitate. Scopul nostru este să facem această tranziție cât mai simplă posibil, îmbunătățind performanța și permițând oamenilor de știință și dezvoltatorilor de date, fără abilități cripto, o trecere fără fricțiuni la analiză asupra datelor criptate.”

Pasii urmatori

Pentru a accelera această dezvoltare, IBM Research a lansat seturi de instrumente open-source, în timp ce IBM Security a lansat primul său serviciu comercial FHE în decembrie.

„Acest lucru are scopul de a ajuta clienții noștri să înceapă să prototipeze și să experimenteze cu criptare complet homomorfă cu două obiective principale”, a spus Maass. „În primul rând, educarea clienților noștri despre cum să construiască aplicații compatibile FHE și apoi oferindu-le instrumentele și mediile de găzduire pentru a rula aceste tipuri de aplicații.”

Maass a spus ca IBM prevede ca FHE pe termen scurt sa fie atractiva pentru industriile foarte reglementate, cum ar fi serviciile financiare si asistenta medicala.

„Au atât nevoia de a debloca valoarea acestor date, dar se confruntă și cu presiuni extreme pentru a asigura și păstra confidențialitatea datelor pe care le calculează”, a spus el.

Dar el se așteaptă în timp ca o gamă mai largă de afaceri să beneficieze de FHE. Multe sectoare doresc să-și îmbunătățească utilizarea datelor, ceea ce devine un factor de diferențiere competitiv. Aceasta include utilizarea FHE pentru a ajuta la generarea de noi forme de colaborare și monetizare. Pe măsură ce se întâmplă acest lucru, IBM speră că aceste noi modele de securitate vor conduce la adoptarea mai largă de către întreprinderi a platformelor cloud hibride.

Compania vede, de exemplu, o zi în care diligența necesară pentru fuziuni și achiziții se face online fără a încălca confidențialitatea acționarilor sau când companiile aeriene, hotelurile și restaurantele ar putea folosi FHE pentru a oferi pachete și promoții fără a le oferi partenerilor lor acces la detalii strânse. seturi de date ale clienților deținute.

Maass a spus: „FHE ne va permite să asigurăm acest tip de colaborare, extragând valoarea datelor, păstrând în același timp confidențialitatea acestora”.

Sursa: https://venturebeat.com/2021/04/03/ibm-bets-homomorphic-encryption-is-ready-to-deliver-stronger-data-security-for-early-adopters/