L Google डेवलपर्स ने जारी किया है हाल ही में एक ब्लॉग पोस्ट के माध्यम से की प्रगति के कार्यान्वयन के साथ पुस्तकालयों और उपयोगिताओं का खुला सेट पूरी तरह से समरूपी सिफर जो एन्क्रिप्टेड डेटा के प्रसंस्करण की अनुमति देता है जो गणना के किसी भी चरण में खुले में दिखाई नहीं देता है।
एंड-टू-एंड एन्क्रिप्शन, होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन के विपरीत, डेटा ट्रांसमिशन की सुरक्षा के अलावा, यह डेटा को डिक्रिप्ट किए बिना संसाधित करने की क्षमता प्रदान करता है।
पूरी तरह से होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन इसमें डेटा पर जोड़ और गुणन संचालन करने की क्षमता शामिल है कूट रूप दिया गया, जिससे कोई भी मनमानी गणना क्रियान्वित की जा सकती है. आउटपुट एक एन्क्रिप्टेड परिणाम है, जो मूल डेटा पर समान संचालन के परिणाम को एन्क्रिप्ट करने के समान होगा।
डेवलपर्स के रूप में, यह हमारी ज़िम्मेदारी है कि हम अपने उपयोगकर्ताओं को ऑनलाइन सुरक्षित रखने और उनके डेटा की सुरक्षा करने में मदद करें। इसकी शुरुआत ऐसे उत्पाद बनाने से होती है जो डिफ़ॉल्ट रूप से सुरक्षित होते हैं, डिज़ाइन द्वारा निजी होते हैं और उपयोगकर्ताओं को नियंत्रण में रखते हैं। Google में हम जो कुछ भी करते हैं वह इन सिद्धांतों द्वारा समर्थित है, और हमें नई गोपनीयता-संरक्षण प्रौद्योगिकियों को विकसित करने, तैनात करने और स्केल करने में उद्योग के अग्रणी होने पर गर्व है जो हमारे उपयोगकर्ताओं की सुरक्षा करते समय अंतर्दृष्टि प्राप्त करना और उपयोगी अनुभव बनाना संभव बनाता है। गोपनीयता।
होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन के साथ डेटा के साथ काम करना इस तथ्य पर निर्भर करता है कि उपयोगकर्ता डेटा को एन्क्रिप्ट करता है और, चाबियाँ प्रकट किए बिना, इसे प्रसंस्करण के लिए तीसरे पक्ष की सेवा में स्थानांतरित करता है।
यह सेवा घोषित गणना करती है और एक एन्क्रिप्टेड परिणाम उत्पन्न करती है, यह निर्धारित किए बिना कि आप किस डेटा के साथ काम कर रहे हैं। उपयोगकर्ता अपनी कुंजियों का उपयोग करके प्रेषित डेटा को डिक्रिप्ट करता है और स्पष्ट पाठ में परिणाम प्राप्त करता है।
उदाहरण के लिए, कल्पना करें कि आप मधुमेह वाले लोगों के लिए एक ऐप बना रहे हैं। यह ऐप अपने उपयोगकर्ताओं से संवेदनशील जानकारी एकत्र कर सकता है, और आपको मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए चिकित्सा विशेषज्ञों के साथ साझा करते समय इस डेटा को निजी और सुरक्षित रखने का एक तरीका चाहिए जिससे प्रमुख चिकित्सा सफलताएं मिल सकें। एफएचई के लिए Google ट्रांसपिलर के साथ, आप एकत्र किए गए डेटा को एन्क्रिप्ट कर सकते हैं और इसे चिकित्सा विशेषज्ञों के साथ साझा कर सकते हैं, जो बदले में डेटा को डिक्रिप्ट किए बिना उसका विश्लेषण कर सकते हैं, चिकित्सा समुदाय को उपयोगी अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकते हैं, जबकि यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि कोई और अंतर्निहित तक नहीं पहुंच सकता है। जानकारी..
अनुप्रयोग क्षेत्रों के बीच होमोमोर्फिक सिफर पाए जाते हैं गोपनीय कंप्यूटिंग के लिए क्लाउड सेवाओं का निर्माण, का कार्यान्वयन इलेक्ट्रॉनिक वोटिंग सिस्टम, अज्ञात रूटिंग प्रोटोकॉल बनाना, डीबीएमएस में एन्क्रिप्टेड डेटा पर अनुरोध संसाधित करना, और मशीन लर्निंग सिस्टम का गोपनीय प्रशिक्षण।
उदाहरण के लिए, होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन चिकित्सा अनुप्रयोगों में उपयोगी होगा जो एन्क्रिप्टेड रूप में संवेदनशील रोगी जानकारी प्राप्त कर सकता है और चिकित्सा पेशेवरों को विश्लेषण करने और डिक्रिप्शन के बिना असामान्यताओं की पहचान करने की क्षमता प्रदान कर सकता है।
होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन बीमारियों और कुछ आनुवंशिक उत्परिवर्तनों के बीच संबंधों की जांच में भी मदद कर सकता है, जिसके लिए आनुवंशिक जानकारी के हजारों नमूनों के विश्लेषण की आवश्यकता होती है।
यही कारण है कि आज, हम यह घोषणा करते हुए उत्साहित हैं कि हम पूरी तरह से होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन (एफएचई) के लिए अपनी तरह का पहला सामान्य प्रयोजन ट्रांसपिलर प्राप्त कर रहे हैं, जो डेवलपर्स को एन्क्रिप्टेड डेटा तक पहुंच के बिना गणना करने की अनुमति देगा। इसके बारे में कोई जानकारी। व्यक्तिगत पहचान।
एक विशिष्ट विशेषता प्रकाशित टूलकिट से मानक C++ विकास तकनीकों का उपयोग करके एन्क्रिप्टेड डेटा को संसाधित करने के लिए प्रोग्राम बनाने की क्षमता है दिए गए ट्रांसपिलर का उपयोग करके, एक C++ प्रोग्राम जिसे एन्क्रिप्टेड डेटा के साथ काम करने में सक्षम एक विशेष FHE-C++ बोली में परिवर्तित किया जाता है।
टूलकिट आपको संवेदनशील गणनाओं के लिए प्रोग्राम बनाने की अनुमति देता है जो डेटा को डिक्रिप्ट किए बिना उसके साथ काम कर सकता है, जिसमें एन्क्रिप्टेड डेटा पर सरल स्ट्रिंग और गणित संचालन करना शामिल है। प्रोजेक्ट कोड C++ में लिखा गया है और Apache 2.0 लाइसेंस के तहत वितरित किया गया है।
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