Duality Technologies lanza una plataforma para analizar macrodatos de forma privada

El cifrado quizá no parezca atractivo, pero nunca ha sido más importante.

Tecnologías de dualidad, un proveedor de tecnología que mejora la privacidad (PET), está lanzandoEstadísticas de SecurePlus, una “solución de análisis estadístico” que mejora la privacidad y que utiliza cifrado homomórfico (HE).

Si bien puede sonar árido, marca un paso adelante en los usos prácticos de la educación superior, que permite a múltiples actores realizar análisis de datos en una variedad de conjuntos de datos mientras mantienen esa información encriptada y protegen cosas como la información de identificación personal.

“La educación superior es relevante para cualquier industria que maneje datos altamente sensibles, como la atención médica y la industria de servicios financieros, pero otras industrias reguladas como las telecomunicaciones, los seguros y la investigación académica que involucran datos personales, también pueden beneficiarse de las aplicaciones de la educación superior”, dijo el Dr. Alon Kaufman, director ejecutivo y cofundador de Duality, en un correo electrónico.

En las industrias de servicios financieros, la educación superior puede facilitar investigaciones colaborativas de delitos financieros que protejan la privacidad entre empresas y legislaciones, al permitir que las instituciones compartan información y conocimientos, cumpliendo al mismo tiempo con la normativa de Privacidad .

¿Qué es el cifrado homomórfico?

HE permite realizar cálculos matemáticos con datos en su forma cifrada. El resultado de los cálculos también está cifrado, pero cuando se descifra es idéntico al resultado si los datos no se hubieran cifrado en primer lugar.

Entonces, si los datos se envían a una nube comercial, se pueden realizar análisis a gran escala sin poner en riesgo información confidencial, como la información médica o financiera de las personas.

En el cifrado, el texto plano se convierte en texto cifrado, o su forma cifrada. El texto cifrado puede volver a convertirse en texto plano, pero solo si ciertas partes poseen una clave Secret que descifre la información con dicha Secret .

Sigue leyendo: La comunidad detrás de un contrato inteligente centrado en la privacidad avanza tras el acuerdo

En las formas tradicionales de cifrado, los datos solo se protegen durante el almacenamiento y las comunicaciones. En el caso del cifrado hereditario (HE), llamado así por los homomorfismos algebraicos (o la capacidad de replicar las operaciones de una estructura algebraica con las de otra), el análisis puede realizarse sin acceso a la clave Secret que descifraría la información.

Al pensar en la educación superior, dijo Kaufman, imagine colocar las piezas de un rompecabezas, que representan sus datos, en una caja. Luego, cierra la caja con cifrado y se la entrega a otra persona. Esta persona puede armar el rompecabezas (efectuar análisis de sus datos) sin abrir la caja ni ver las piezas, ya que la caja sigue cifrada. Luego, recibe la caja de vuelta y la desbloquea para ver el rompecabezas armado o los resultados cifrados que luego descifra.

“De esta manera, el cifrado homomórfico permite realizar cálculos, incluyendo análisis avanzados y aprendizaje automático, sobre datos cifrados, garantizando la Privacidad de los datos durante todo el ciclo analítico”, declaró Kaufman en un correo electrónico a CoinDesk. “El cifrado homomórfico permite que varias partes colaboren con los datos sin ver los activos de datos de los demás, generando así información valiosa a partir de ellos”.

Por qué es importante el cifrado homomórfico ahora

En un mundo donde la Privacidad Las preocupaciones están avanzando, particularmente en medio de la pandemia, y las leyes de Privacidad dispares están dando lugar a países que revocanalguna forma de acceso a datos de otros, herramientas como HE podrían dar a las empresas una manera de obtener información de los datos sin crear el potencial no solo de incumplimiento, sino también de abuso de big data que ha generado preocupaciones sobre las grandes tecnológicas.

A principios de este año, los investigadores demostraron cómo la educación superior puede permitir el análisis dedatos genómicos De tal manera que se preserve la Privacidad de los datos. Este análisis puede ayudarnos a comprender enfermedades complejas o nuevas, como la COVID-19.

Duality puso a prueba SecurePlus Statistics en el Centro Médico Sourasky de Tel Aviv, en Israel, donde se utilizó para analizar datos relacionados con la prevención, el diagnóstico y el tratamiento de estudios sobre el cáncer, protegiendo al mismo tiempo la información sanitaria personal.

Sigue leyendo: La decisión sobre el Escudo de Privacidad de la UE es una oportunidad y un enigma para la tecnología descentralizada

También se han escrito numerosas propuestas sobre cómo la educación superior podría beneficiar a los proyectos basados ​​en blockchain. Un artículo, publicado en 2019, propuso el uso de la educación superior para proteger los datos confidenciales generados por el creciente Internet de las cosas (IdC).

“Los sistemas de IoT anteriores basados ​​en blockchain tenían problemas relacionados con la fuga de información Privacidad a los servidores, ya que estos pueden acceder a la información confidencial. datos de texto planode los dispositivos IoT”, se lee en el resumen. “Por lo tanto, presentamos el potencial de la integración del IoT basado en blockchain concifrado homomórfico que puede proteger los datos de IoT con alta Privacidad en un modo descentralizado”.

Otro propuesta, publicado a principios de este año, experimentó con la aplicación de la Tecnología blockchain en la computación de borde para mejorar el rendimiento de la computación de borde en cuanto a almacenamiento y computación seguros. Los investigadores introdujeron la HE como una forma de garantizar la no correlación, el anonimato y la supervisión de la Privacidad de la identidad en los sistemas blockchain, y encontraron resultados prometedores que, según afirmaron, sentarían las bases para futuras investigaciones.

“La colaboración en materia de datos que preserva la privacidad, incluso entre competidores, también es importante para resolver otros desafíos globales, como la lucha contra distintos tipos de delitos cibernéticos y financieros cometidos por redes globales cada vez más sofisticadas”, dijo Kaufman.