Разрешена многолетняя проблема криптографии
Исследователь из IBM смог решить сложную математическую задачу, которая ставила в тупик ученых со времени изобретения метода шифрования открытым ключом несколько десятилетий тому назад. Этот революционный метод, названный privacy homomorphism (гомоморфизм конфиденциальности) или fully homomorphic encryption (полное гомоморфное шифрование), делает возможным глубокий и неограниченный анализ зашифрованной информации – данных, которые были умышленно скремблированы (зашифрованы) – без нарушения секретности.
Решение, сформулированное ученым из IBM Research Крейгом Джентри (Craig Gentry), использует математическую модель под названием ideal lattice (идеальная решетка) и позволяет людям полностью взаимодействовать с зашифрованными данными способами, которые ранее считались невозможными. Теперь, благодаря сделанному открытию, поставщики компьютерной техники и ИТ-услуг, хранящие конфиденциальные электронные данные о своих клиентах, смогут всесторонне анализировать эти данные без дорогостоящего взаимодействия с клиентами и непосредственного ознакомления с содержанием частной информации. Анализ зашифрованной информации с применением методики Джентри может давать такие же достоверные и детальные результаты, как если бы анализируемые данные были открыты для всеобщего обозрения.
Использование этого решения может также помочь в укреплении безопасности бизнес-модели Cloud Computing. В доступных из Интернета средах вычислительного облака многие компании размещают конфиденциальные персональные данные людей, и будет гораздо предпочтительнее, если у этих компаний будет возможность систематизировать, хранить и использовать данные о клиентах (в том числе и в интересах этих клиентов), например, для анализа структуры сбыта и улучшения обслуживания, не нарушая коммерческой и частной тайны – фактически, можно будет обрабатывать информацию, не заглядывая внутрь.
Еще одной потенциальной сферой применения нового метода может стать борьба со спамом в зашифрованной электронной почте, а также защита информации, содержащейся в электронных историях болезни пациентов. Наконец, методика гомоморфного шифрования может, в один прекрасный день, дать пользователям возможность извлекать нужную информацию из поисковых систем с обеспечением большей конфиденциальности – сервисы смогут получать и обрабатывать запросы, и выдавать результаты поиска, не анализируя и не фиксируя их реальное содержание.
IBM
Решение, сформулированное ученым из IBM Research Крейгом Джентри (Craig Gentry), использует математическую модель под названием ideal lattice (идеальная решетка) и позволяет людям полностью взаимодействовать с зашифрованными данными способами, которые ранее считались невозможными. Теперь, благодаря сделанному открытию, поставщики компьютерной техники и ИТ-услуг, хранящие конфиденциальные электронные данные о своих клиентах, смогут всесторонне анализировать эти данные без дорогостоящего взаимодействия с клиентами и непосредственного ознакомления с содержанием частной информации. Анализ зашифрованной информации с применением методики Джентри может давать такие же достоверные и детальные результаты, как если бы анализируемые данные были открыты для всеобщего обозрения.
Использование этого решения может также помочь в укреплении безопасности бизнес-модели Cloud Computing. В доступных из Интернета средах вычислительного облака многие компании размещают конфиденциальные персональные данные людей, и будет гораздо предпочтительнее, если у этих компаний будет возможность систематизировать, хранить и использовать данные о клиентах (в том числе и в интересах этих клиентов), например, для анализа структуры сбыта и улучшения обслуживания, не нарушая коммерческой и частной тайны – фактически, можно будет обрабатывать информацию, не заглядывая внутрь.
Еще одной потенциальной сферой применения нового метода может стать борьба со спамом в зашифрованной электронной почте, а также защита информации, содержащейся в электронных историях болезни пациентов. Наконец, методика гомоморфного шифрования может, в один прекрасный день, дать пользователям возможность извлекать нужную информацию из поисковых систем с обеспечением большей конфиденциальности – сервисы смогут получать и обрабатывать запросы, и выдавать результаты поиска, не анализируя и не фиксируя их реальное содержание.
IBM
