Suntem foarte aproape de masificarea unei metode de criptare care rămâne loială față de ceea ce urmărește fiecare utilizator: confidențialitatea. Miliardele de riscuri de încălcare a datelor sunt prezentate zi de zi prin schimbul de date personale sau profesionale. Intel, unul dintre giganții tehnologiei globale, este din nou protagonistul cu o inițiativă care va schimba modul în care învățarea automată își servește scopurile.
Confidențialitatea în procesarea datelor este o realitate
Într-un spital, un studiu este efectuat pe un pacient printr-un serviciu de radiologie la distanță. Toate informațiile obținute sunt criptate și împărtășite cu un radiolog expert. Acest profesionist efectuează toate procesările necesare cu datele încă criptate. Nu este necesar să decriptați datele generate și, odată obținute rezultatele, acestea sunt, de asemenea, criptate. Numai în momentul efectuării recenziilor finale și al transmiterii diagnosticului la pacient, se efectuează decriptarea. Crezi că este posibil?
Intel propune o tehnologie numită Homomorf Criptare . Învățarea automată este câștigând o proeminență din ce în ce mai mare în produsele și serviciile destinate Inteligenței artificiale. În consecință, aceste dispozitive sunt alimentate și învățate de cantități mari de date. Provocarea companiei, precum și a industriei, în general, este de a fi din ce în ce mai loiali la confidențialitatea acestor date.
Cum funcționează această metodă de criptare?
Pentru a ne plasa în context, cuvântul omomorf este deconstruit în -homo- (la fel) și -transformare- (formă). Acest lucru răspunde la scopul de a efectua operațiuni regulate pe date criptate, cu singura necesitate de a le decripta la livrare.
Punctul comun al datelor prelucrate de ML este că acestea sunt criptate numai atunci când sunt capturate de la sursă. Cu toate acestea, în momentul procesării, acestea sunt decriptate. Riscul unei date încălcarea vieții private iar diverse atacuri sunt iminente și au consecințe catastrofale.
Poate părea prea bine pentru a fi adevărat, dar Criptarea Homomorph are deja 20 de ani ca teorie. În ultimii cinci ani, au fost înregistrate mai multe progrese în tehnicile de prelucrare a datelor criptate. Astfel, faptul că are nevoie de mult mai mult timp pentru a funcționa cu criptate, decât cele decriptate, datele au fost ignorate.
Deși Intel este lider în implementarea acestei metode de criptare, continuă să ofere motive pentru a ajunge la un acord cu privire la ceea ce este mai bun pentru confidențialitatea datelor în ML. Google, IBM, Microsoft și alți giganți s-au întâlnit cu Intel în urmă cu jumătate de an pentru a discuta despre asta. Un alt obiectiv este de a converti criptarea homomorfă într-un standard bazat pe ISO, IEEE, ITU și alte companii din sector.
Există mii de oportunități care păstrează confidențialitatea datelor atunci când operezi cu ele. Este chiar posibil să genereze un model de afaceri foarte profitabil și, mai ales, transparent, atât pentru partea care are nevoie de date, cât și pentru cel care deține datele. Aceasta este o altă oportunitate pentru utilizator de a percepe mai mult și mai multe beneficii decât daune , atunci când își împărtășesc datele cu alte părți.
