Intel membuat silikon untuk memiliki enkripsi homomorfik sepenuhnya: ini penting

Posted on

Welcome Gaes di orochory.com. Malam ini kita akan [membahas|membicarakan|mengupas] tentang PC komputer, Handphone & Tablet dan perangkat entreprise IT, pada kesempatan ini saya akan membahas mengenai perangkat yang berkaitan dengan produknya microsoft [yakni|yaitu] Intel membuat silikon untuk memiliki enkripsi homomorfik sepenuhnya: ini penting

.

Mudah-mudahan postingan tentang original_title dapat memberikan faedah bagi Teman-teman semua. Yuk baca postingan ini sampai tuntas.

Dalam hal privasi dan perlindungan data, tidak ada data yang lebih penting daripada data pribadi, baik itu medis, keuangan, atau bahkan sosial. Perdebatan tentang akses ke data kami, atau bahkan metadata kami, adalah tentang siapa yang tahu apa, dan apakah data pribadi saya aman. Pengumuman hari ini antara Intel, Microsoft dan DARPA adalah program yang dirancang untuk melindungi dan mengenkripsi informasi, tetapi masih menggunakan data tersebut untuk membangun model yang lebih baik atau memberikan analisis statistik yang lebih baik tanpa mengungkapkan data sebenarnya. Enkripsi ini disebut benar-benar hemorfik, tetapi sangat ekstrem secara komputasi sehingga konsep ini hampir tidak berguna dalam praktiknya. Program ini mendorong antara tiga perusahaan untuk menyediakan IP dan silikon untuk mempercepat komputasi, dan menyediakan lingkungan yang lebih aman untuk menganalisis data bersama.

Perhatikan data Anda

Perlindungan data adalah salah satu aspek terpenting dari komputasi masa depan. Volume data pribadi serta nilai data tersebut dan jumlah perlindungan hukum yang diperlukan terus meningkat. Ini memperumit pemrosesan data pribadi, pribadi dan rahasia dan sering mengarah pada pembuatan silo data khusus, karena pemrosesan apa pun memerlukan transfer data dengan enkripsi / dekripsi, yang melibatkan kepercayaan yang tidak selalu memungkinkan. Yang diperlukan hanyalah kunci yang hilang atau bocor dalam rantai dan agar kumpulan data dapat dikompromikan.

Ada cara untuk mengatasi ini, yang dikenal sebagai enkripsi hemorfik penuh (FHE). FHE memungkinkan kemampuan untuk menangkap data terenkripsi, memindahkannya ke tempat yang diinginkan, melakukan perhitungan di atasnya, dan menerima hasil tanpa mengetahui kumpulan data yang mendasarinya.

Pertimbangkan, misalnya, menganalisis catatan medis: Jika seorang peneliti perlu memproses kumpulan data tertentu untuk beberapa analisis, metode tradisional adalah enkripsi data, transmisi data, decoding data, dan Mereka diproses – tetapi memberi peneliti akses ke rincian dalam catatan mungkin tidak sah atau mungkin menghadapi tantangan peraturan. Dengan FHE, peneliti tersebut dapat menangkap data terenkripsi, melakukan analisis, dan mencapai hasil tanpa pernah mengetahui detail kumpulan data. Ini mungkin termasuk menganalisis secara statistik kombinasi populasi pada beberapa set data terenkripsi, atau menangkap set data terenkripsi tersebut dan menggunakannya sebagai input tambahan untuk mengajarkan algoritme pembelajaran mesin, meningkatkan akurasi dengan memiliki data Lebih banyak. Tentu saja peneliti harus yakin bahwa data yang diberikan sudah lengkap dan nyata, namun hal tersebut berbeda dengan memungkinkan komputasi pada data yang dienkripsi.

Salah satu alasan mengapa ini penting adalah bahwa wawasan data terbaik berasal dari kumpulan data terbesar. Ini termasuk kemampuan untuk melatih jaringan saraf, dan jaringan saraf terbaik dihadapkan pada masalah kurangnya data yang memadai atau dengan hambatan regulasi terhadap sifat sensitif dari data tersebut. Itulah mengapa enkripsi homomorfik sepenuhnya, kemampuan untuk menganalisis data tanpa mengetahui isinya, adalah penting.

Pengkodean homomorfik lengkap, sebagai sebuah konsep, telah ada selama beberapa dekade, tetapi baru direalisasikan dalam 20 tahun terakhir atau lebih. Sejumlah skema enkripsi homomorfik parsial diperkenalkan selama periode awal itu, dan sejak 2010 beberapa skema PHE / FHE yang mampu memproses operasi dasar pada data terenkripsi atau teks kriptografi telah dikembangkan dengan sejumlah perpustakaan yang dikembangkan dengan standar industri. Beberapa di antaranya adalah open source. Banyak dari metode ini rumit secara komputasi untuk alasan yang jelas karena penanganannya terhadap data terenkripsi, meskipun upaya sedang dilakukan dengan pengemasan mirip SIMD dan fitur lain untuk mempercepat pemrosesan. Meskipun skema FHE mempercepat, ini tidak seperti dekripsi, karena matematika tidak mendekripsi data – karena data selalu dalam keadaan terenkripsi, itu (tentu saja) tidak pernah dapat diungkapkan sebagai informasi yang tidak dapat diandalkan oleh pihak ketiga sebagai informasi dasar. (Orang mungkin berpendapat bahwa kumpulan data yang memadai dapat, meskipun dienkripsi, menunjukkan lebih dari yang dimaksudkan.)

Pengumuman hari ini: Silikon khusus untuk FHE

Saat mengukur kinerja perhitungan FHE, hasilnya dibandingkan dengan analisis yang sama terhadap data teks biasa. Karena kompleksitas komputasi perhitungan FHE, metode komputasi saat ini jauh lebih lambat. Metode enkripsi untuk mengaktifkan FHE dapat meningkatkan ukuran data sebesar 100-1000 kali dan kemudian menghitung data tersebut 10000x hingga 1 juta kali lebih lambat daripada perhitungan konvensional. Ini berarti bahwa satu detik perhitungan pada data mentah dapat memakan waktu dari 3 jam hingga 12 hari.

Jadi apakah itu berarti menggabungkan catatan medis rumah sakit di suatu negara bagian, atau menyesuaikan layanan pribadi menggunakan metadata pribadi yang dikumpulkan di smartphone pengguna, FHE dalam skala itu bukan lagi solusi yang layak. Masuk ke program DARPA DPRIVE.

  • DARPA: Badan Proyek Penelitian Pertahanan Tingkat Lanjut
  • DPRIVE: Perlindungan data di lingkungan virtual

Sebagai bagian dari program DPRIVE, Intel awalnya telah menandatangani kontrak dengan DARPA untuk mengembangkan IP khusus yang mengarah ke silikon untuk memungkinkan FHE lebih cepat di cloud, terutama dengan Microsoft di Azure cloud dan JEDI, awalnya dengan pemerintah AS. Sebagai bagian dari proyek multi-tahun ini, keahlian Intel Labs, Intel Design Engineering, dan Intel Data Platforms Group bersama-sama menciptakan ASIC khusus untuk mengurangi biaya overhead komputasi FHE dibandingkan metode berbasis CPU yang ada. Siaran pers menyatakan bahwa tujuan mengurangi waktu pemrosesan lima kali lebih besar dari metode saat ini adalah untuk mengurangi waktu perhitungan dari hari ke menit.

Intel saat ini sedang membicarakan FHE dengan tim peneliti khusus di Intel Labs. Ini terutama di samping perangkat lunak, standar, dan hambatan peraturan, tetapi sekarang akan diserahkan kepada pemerintah AS untuk merancang perangkat keras, tumpukan perangkat lunak cloud, dan penerapan cloud Azure dan JEDI bersama. Target pasar utama lainnya termasuk perawatan kesehatan, asuransi dan keuangan.

Selama Intel Labs Day pada bulan Desember 2020, Intel menguraikan beberapa jalur yang telah diambilnya, dengan standar dan pengembangan enkripsi tradisional secara paralel tetapi secara internasional dengan hambatan peraturan tambahan. Microsoft sekarang akan menjadi bagian dari diskusi dengan program DPRIVE, bersama dengan investasi lanjutan Intel di tingkat universitas.

Selain dari elemen “lima kali lebih besar”, pengumuman hari ini tidak lebih dari menetapkan tujuan yang pasti, juga tidak memberikan garis waktu, melainkan mengatakan itu adalah perjanjian “tahun jamak”. Akan menarik untuk melihat seberapa banyak Intel atau afiliasi akademis mereka membahas masalah ini di luar hari ini, di luar standarisasi kerja.

Bacaan terkait

Demikianlah pembahasan tentang Intel membuat silikon untuk memiliki enkripsi homomorfik sepenuhnya: ini penting

. Jangan lupa untuk [share|berbagai] artikel ini ya.

Source link

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *