IBM发布基于MacOS 和iOS的全同态加密工具包

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通常,当我第一次开始向某人解释完全同态加密(fully homomorphic encryption)时,我首先说我已经在这个领域工作了近十年,然而,这个单词很容易让我拼写错误。所以,我们将其缩写为FHE。

撇开半开玩笑,当您第一次听说FHE时,它听起来确实像是魔术,但实际上它是基于非常好的数学原理。主要区别在于FHE使得我们习惯性的编程方法发生变化,因此将其集成到应用程序中变得更加困难。目前我们提供了适用于MacOS,iOS以及不久之后适用于Linux和Android 的新工具包。实际上,熟悉基本平台工具的开发人员可以按照一些简单的说明快速启动并运行。将11年的顶级密码学研究综合为精简的开发人员体验,这是一个壮举,在大多数人花费时间来冲煮一杯咖啡或整理桌子的时间上,任何人都可以访问和免费使用。 

IBM发布基于MacOS 和iOS的全同态加密工具包

什么是FHE?

与同事和合作伙伴存储和共享敏感数据的常用方法之间存在薄弱环节。如今,文件通常在运输和静止状态下都被加密,但在使用时被解密。这为黑客和内部人员提供了重复的机会来泄露未加密的数据。FHE堵塞了这些漏洞。它允许被许可方在保持加密状态的情况下对数据进行操作,从而最大限度地缩短了处于最脆弱状态的时间。

结合其他技术,FHE还可以有选择地限制解密功能,因此人们只能看到他们有权访问的文件部分,这是他们完成工作所必需的。

1970年代及以后

FHE于1970年代后期首次提出,但真正的突破是在 2009年5月31日举行的第41 届 ACM计算理论专题讨论会上,密码学家Craig Gentry在其开创性论文《基于理想格的全同态加密》中首次证明了这一点。

虽然这篇论文是令人兴奋的消息,但许多业内人士认为,由于计算的复杂性和所需的巨大计算能力,它对于日常使用而言太慢了,因此FHE仍处于密码理论阶段。值得庆幸的是,IBM Research的一个小团队将此视为一项挑战,十年后,FHE的性能已经提高到足以满足某些应用的水平,而这只会随着算法的进步和未来的硬件加速器而提高。

案例

FHE在许多用例中都具有重大前景,例如从私人数据中提取价值;数据集相交; 基因组学分析;遗忘的查询(即不显示意图的查询)和安全的外包。

FHE特别适用于受监管的行业,如金融和医疗保健,因为该技术可以使广泛共享金融信息或患者健康记录成为可能,同时限制对所有必要数据的访问。

例如,我们最近与巴西的Banco一起发表了一篇论文,其中我们对数据和模型进行了同态加密,并表明可以与不加密情况下具有相同的精度和足够的性能运行预测。结果,银行可以安全地将运行预测的任务外包给不受信任的环境。

工具包

现已提供适用于MacOS和iOS的新FHE工具包,预计将在数周内提供Linux和Android。每个工具箱均基于HELib(世界上最成熟,功能最全的加密库),其中包括示例程序,可简化基于FHE的代码的编写。

iOS工具包包括易于遵循的演示和对加密数据库的隐私保护搜索的简单演示。该数据库是一个关键值存储库,其中预先填充了欧洲各个国家及其首都的英文名称。选择国家将搜索匹配的首都。

我应该指出,这些都不是完美的或最终的。我们希望尽快将这些概念付诸实施,将技术交到早期采用者手中,他们希望在我们建立用户和用例社区的过程中,使这些概念不那么抽象和具体。

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