Duality Technologies lancia una piattaforma per analizzare i Big Data mantenendoli privati

La crittografia potrebbe non sembrare attraente, ma non è mai stata così importante.

Tecnologie di dualità, un fornitore di tecnologie per il miglioramento della privacy (PET), sta lanciandoStatistiche SecurePlus, una “soluzione di analisi statistica” con maggiore privacy che utilizza la crittografia omomorfica (HE).

Sebbene possa sembrare arido, segna un passo avanti nell'uso pratico dell'istruzione superiore, che consente a più attori di condurre analisi di dati su una varietà di set di dati, mantenendo tali informazioni crittografate e proteggendo elementi come i dati personali identificabili.

"L'istruzione superiore è rilevante per qualsiasi settore che gestisce dati altamente sensibili, come l'assistenza sanitaria e il settore dei servizi finanziari, ma anche altri settori regolamentati come le telecomunicazioni, le assicurazioni e la ricerca accademica che coinvolge dati personali possono trarre vantaggio dalle applicazioni di istruzione superiore", ha affermato il dott. Alon Kaufman, CEO e co-fondatore di Duality, in un'e-mail.

"Nei settori dei servizi finanziari, l'istruzione superiore può facilitare indagini sui reati finanziari collaborative e con maggiore tutela della privacy tra aziende e legislazioni, consentendo alle istituzioni di condividere informazioni e approfondimenti nel rispetto delle normative Privacy ".

Cos'è la crittografia omomorfica?

HE consente di effettuare calcoli matematici sui dati nella loro forma crittografata. Anche il risultato dei calcoli è crittografato, ma quando il risultato viene decrittografato è identico al risultato che si avrebbe se i dati non fossero stati crittografati in primo luogo.

Quindi, se i dati vengono inviati a un cloud commerciale, è possibile effettuare analisi su larga scala senza mettere a rischio informazioni sensibili come quelle mediche o finanziarie delle persone.

Nella crittografia, il testo in chiaro viene convertito in testo cifrato, o nella sua forma criptata. Il testo cifrato può essere riconvertito in testo in chiaro, ma solo da alcune parti in possesso di una chiave Secret che decifra le informazioni utilizzando quella chiave Secret .

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Nelle forme tradizionali di crittografia, i dati sono protetti solo durante l'archiviazione e le comunicazioni. Nel caso di HE, che prende il nome dagli omomorfismi in algebra (o dalla capacità di rispecchiare le operazioni su ONE struttura algebrica con le operazioni su un'altra), l'analisi può essere eseguita senza accesso a quella chiave Secret che decifrerebbe le informazioni.

Quando pensi all'HE, ha detto Kaufman, immagina di mettere i pezzi di un puzzle, che rappresentano i tuoi dati, in una scatola. Poi chiudi quella scatola usando la crittografia e la consegni a qualcun altro. Questa persona è effettivamente in grado di assemblare il puzzle (eseguire analisi sui tuoi dati) senza sbloccare la scatola e vedere i pezzi, perché la scatola è ancora crittografata. Quindi ricevi indietro la scatola e la sblocchi per vedere il puzzle assemblato, o i risultati crittografati che poi decripti.

"In questo modo, la crittografia omomorfica consente calcoli, tra cui analisi avanzate e apprendimento automatico, su dati crittografati, garantendo la Privacy dei dati durante l'intero ciclo di analisi", ha affermato Kaufman in un'e-mail a CoinDesk. "La crittografia omomorfica consente a più parti di collaborare sui dati senza vedere le risorse di dati reciproche, generando così preziose informazioni da esse".

Perché la crittografia omomorfica è importante oggi

In un mondo in cui la Privacy le preoccupazioni avanzano, in particolare durante la pandemia, e le diverse leggi Privacy stanno dando luogo a paesi che revocanoCon una qualche forma di accesso ai dati da parte di altri, strumenti come HE potrebbero offrire alle aziende un modo per ottenere informazioni sui dati senza creare il potenziale non solo per la non conformità, ma anche per l'abuso dei big data, che ha suscitato preoccupazioni nei confronti delle Big Tech.

All'inizio di quest'anno i ricercatori hanno dimostrato come l'istruzione superiore può consentire l'analisi sudati genomici in modo tale da preservare la Privacy dei dati. Tale analisi può aiutarci a comprendere malattie complesse o nuove, come il COVID-19.

Duality ha sperimentato SecurePlus Statistics presso il Tel Aviv Sourasky Medical Center in Israele, dove è stato utilizzato per analizzare i dati relativi alla prevenzione, alla diagnosi e al trattamento degli studi sul cancro, proteggendo al contempo le informazioni sanitarie personali.

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Sono state anche scritte numerose proposte su come l'HE potrebbe avvantaggiare i progetti basati su blockchain. ONE documento, pubblicato nel 2019, proponeva di utilizzare l'HE per proteggere i dati sensibili generati dall'Internet of Things (IoT) in continua espansione.

“I precedenti sistemi IoT basati su blockchain presentano problemi legati alla perdita Privacy di informazioni sensibili sui server poiché i server possono accedere dati in chiarodai dispositivi IoT", si legge nell'abstract. "Quindi, presentiamo il potenziale di integrazione dell'IoT basato su blockchain concrittografia omomorfica che può proteggere i dati IoT con elevata Privacy in modalità decentralizzata."

Un altro proposta, pubblicato all'inizio di quest'anno, ha sperimentato l'applicazione Tecnologie blockchain nell'edge computing per migliorare le prestazioni dell'edge computing in termini di archiviazione e calcolo sicuri. I ricercatori hanno introdotto HE come un modo per garantire la "non correlazione, l'anonimato e la supervisione della Privacy dell'identità nei sistemi blockchain" e hanno trovato risultati promettenti che, a loro dire, avrebbero gettato le basi per la ricerca futura.

"La collaborazione sui dati che tutela la privacy, anche tra concorrenti, è importante anche per risolvere altre sfide globali, come la lotta ai diversi tipi di crimini informatici e finanziari commessi da reti globali sempre più sofisticate", ha affermato Kaufman.