IBM BETS均匀加密已准备好送货

2021-04-05 11:20:27

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随着企业向云移动更多工作负载,安全和数据的主题几乎是密不可分的。但是,对该数据解锁新用途,特别是推动更丰富的AI和机器学习,需要下一代安全性。

为此,公司一直在开发机密计算,以允许数据在处理时保持加密。但作为补充,称为完全同性恋加密的安全过程现在正处于长期妊娠期之后进出实验室并进入早期采用者的手中。

同性全密加密的研究人员,因为它提供了某种类型的安全性,可以在整个系统中遵循数据。相比之下,机密计算往往更加依赖于特殊硬件,这可能是强大的,但也在某些方面的限制。

Microsoft和Intel等公司一直是同性恋加密的大支持者。去年12月,IBM发布了第一个同性恋加密服务时纷纷溅起。该包装包括用于想要实验的公司的教育材料,支持和原型环境。

在最近关于未来密码学的媒体介绍中,IBM战略和新兴科技埃里克·莫司的主任解释了为什么公司对“完全同性恋加密”(FHE)看好。

“FHE是一种独特的加密形式,它将允许我们计算仍处于加密状态的数据上,”Maass说。

首先,一些背景。有三种一般的加密类别。当数据静止或存储时,两个经典的是加密,然后将数据中的“数据中的数据”保留,该数据在通过网络上传输时保护数据的机密性。

第三个是已经缺少的作品:在它仍然加密时对该数据进行计算的能力。

最后一个是解锁各种新用例的关键。这是因为到目前为止,对于某人来处理数据,它必须是未加密的,它创造了一个漏洞的窗口。这使得公司不愿意分享涉及财务或健康的高度敏感数据。

“用FHE,实际保持数据加密的能力并从未在计算过程中暴露它,这一直稍微像一个三条腿的加密粪便中的缺失腿,”玛斯说。 “我们有能力加密休息和运输途中的数据,但我们历来没有能够保持数据在利用时保留的数据。”

使用FHE,数据可以在应用程序使用时保持加密。例如,在手机上可以提供方向的导航应用程序,无需实际上可以看到任何个人信息或位置。

公司对FHE潜在兴趣,因为它允许他们将AI应用于资金和健康等数据,同时能够承诺公司无法实际查看或访问底层数据的用户。

虽然同性恋加密的概念几十年来令人兴趣,但问题是FHE已经采取了大量的计算能力,这就是如此令人难以切实可行的。

例如,MAASS指出,2011年,使用FHE处理单一的单位需要30分钟。到2015年,研究人员可以在不到一小时内使用FHE比较两个整个人类基因组。

“IBM一直在研究FHE超过十年,我们终于达到了一个顶点,在那里我们相信这已准备好为客户开始采取更广泛的方式,”玛斯说。 “这成为下一个挑战:广泛采用。目前,这里有很少的组织可以使用FHE的技能和专业知识。“

在演示过程中,AI安全组经理OMRI Soceanu将涉及健康数据被转移到医院的FHE模拟。在这种情况下,AI算法用于分析DNA以揭示可能揭示现有医疗条件的风险的遗传问题。

患者数据通常必须先解密,这可以提高监管和隐私问题。但是,使用FHE,它仍然加密,从而避免这些问题。在这种情况下,数据被发送加密,并且在分析时仍然如此,并且结果也以加密状态返回。

值得注意的是,这个系统使用了十几条代码来解决,从最近一直需要的数百条代码中减少了大量的代码。通过减少这种复杂性,IBM希望使得不一定有加密专业知识的团队更容易获得FHE。

最后,Soceanu解释说,仿真在.069秒内完成。他说,只需五年前,同样的模拟花了几个小时。

“在FHE上工作,我们希望让我们的客户利用在云中工作的所有好处,同时遵守不同的隐私法规和担忧,”他说。 “只有几年前,只有理论上才能成为现实。我们的目标是使这一转变尽可能无缝,提高性能和允许数据科学家和开发人员,没有任何加密技能,对分析的摩擦力转移到加密数据。“

为了加快发展,IBM Research发布了开源工具包,而IBM Security于12月推出了首次商业FHE服务。

“这旨在帮助客户开始开始用两种主要目标开始原型和实验,”玛斯说。 “首先,让我们的客户致力于如何构建支持FHE的应用程序,然后为它们提供工具和托管环境,以便运行这些类型的应用程序。”

Maass在近期表示,IBM设想FHE对高度监管的行业有吸引力,如金融服务和医疗保健。

“他们都需要解锁该数据的价值,也需要面临极端压力,以确保并保留他们计算的数据的隐私,”他说。

但他期望随着时间的推移,更广泛的企业将从FHE中受益。许多部门希望改善他们对具有竞争性差异化的数据的使用。这包括使用FHE帮助推动新的合作和货币化。正如这种情况发生,IBM希望这些新的安全模型将推动更广泛的企业采用混合云平台。

该公司看到了一天,例如,在在线违反股东和收购的尽职调查,而不违反股东的隐私,当航空公司,酒店和餐馆使用FHE提供包裹和促销时,请在不提供合作伙伴进入密切关注的详情客户数据集。

“FHE将允许我们确保这种类型的协作,提取数据的价值,同时仍然保留它的隐私,”玛斯总结道。

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