Google本周宣布將其完全同態加密(Fully Homomorphic Encryption,FHE)工具以開源專案出。

Google指出,今天釋出的是完全同態加密的多用途轉譯器技術,讓開發人員可在加密資料上運算,沒有觸及個人可識別資料(personally identifiable information,PII)的疑慮。

全同態加密(FHE)是由前IBM 電腦科學家Craig Gentry開發。一般資料在靜止時加密,但是當應用程式存取檔案時,原本因加密而擾亂的資料必須回復,變成解密狀態,這成為資料外洩的空窗期。FHE就是為了解決這問題,讓應用程式可處理加密狀態下的資料,而如同處理未加密資料一樣。早期FHE速度很慢,近年拜演算法進展之賜,FHE效能才來到實用水準而快速商業化。FHE有助於企業將特別敏感的資料之處理作業委外,像是金融業的客戶資料,但不用擔心資料外洩問題。

Google 產品經理Miguel Guevara表示,Google的轉譯器讓開發者可撰寫任何型態的基本運算程式碼,像是簡單字串運算或數學,在加密資料上執行。這個轉譯器會將程式碼轉成必要的版本來執行,使開發人員開發出不需解密資料的新式應用程式。FHE也可用來以敏感資料訓練機器學習模型。

這對高度要求資料隱私的產業,如金融或醫療業相當有用。例如醫院想開發一個和糖尿病病患有關的應用,且欲分享給其他醫學專家來推動研究。利用這個FHE轉譯工具,就可以將病患身份加密的資料分享給其他人,後者無需解密,就能分析這批資料,但不會知道病患身份。

Google指出,未來10年內,FHE甚至可讓研究人員分析數千人的加密基因資料,以找出基因突變和疾病之間關聯。

去年6月IBM已首先釋出FHE加密工具。透過這些工具的釋出,IBM、Google等業者就可能吸引醫院、研究機構或金融業使用其雲端平臺,包括機器學習服務。

去年9月Google也將自家核心產品建立的差分隱私(Differential Privacy)函式庫開源,供開發人員免費使用。這是一種進階匿名技術,確保開發商能從這些資料中獲取資訊,但是又無法區分或是重新辨識出個人資訊。法國一家新創公司Arkhn就用這項技術,協助醫院分享隱私資料。


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