IBM опубликовал FHE-инструменты для обработки зашифрованных данных

IBM опубликовал FHE-инструменты для обработки зашифрованных данных

IBM опубликовал FHE-инструменты для обработки зашифрованных данных

Американский техногигант IBM опубликовал набор инструментов, реализующий полностью гомоморфное шифрование (FHE), что в перспективе позволит исследователям в области кибербезопасности обрабатывать зашифрованные данные без необходимости получать доступ к их исходному виду.

На сегодняшний день набор инструментов от IBM доступен для систем macOS и iOS. Известно, что корпорация также планирует выпустить его для Android и Linux. Найти разработку можно на GitHub (macOS-версия и iOS-версия).

Напомним, что ИТ-гигант представил FHE ещё в 2009 году, однако использовать это шифрование на практике стали лишь недавно (благодаря прогрессу, которого удалось достичь в алгоритмах).

«За последние годы благодаря работе с алгоритмами удалось достичь практического применения FHE. Это серьёзный прорыв по части безопасности и конфиденциальности данных», — пишет IBM.

Специалисты уверены, что полностью гомоморфное шифрование особенно пригодится в финансовой отрасли и сфере здравоохранения. С помощью FHE можно передавать данные, не опасаясь их раскрытия при обработке.

Также IBM описывает и другой кейс применения FHE: разработчики систем машинного обучения могут обкатывать свои модели на зашифрованных данных, при этом у них не будет доступа к этой информации в её исходном виде.

WhatsApp начнёт предупреждать о мошенниках прямо в переписке

WhatsApp (принадлежит корпорации Meta, признанной экстремистской и запрещённой в России) тестирует функцию Scam Alert, которая распознаёт признаки мошенничества в сообщениях от неизвестных контактов. Если переписка выглядит подозрительно, мессенджер покажет внутри чата предупреждение «Это может быть мошенничество».

Получатель сможет сразу заблокировать отправителя и пожаловаться на него либо отметить разговор как доверенный, если алгоритм перестарался.

Собеседник при этом не узнает, что WhatsApp повесил на его сообщения цифровую табличку.

Проверка выполняется локальной моделью машинного обучения прямо на смартфоне. Входящие сообщения не отправляются автоматически в WhatsApp, Meta или сторонние облачные сервисы.


Поделиться данными можно добровольно: например, после ошибочного предупреждения приложение предложит отправить последние пять сообщений для улучшения модели.

Функция также ведёт локальный журнал активности. В нём можно посмотреть, когда Scam Alert был включён, какие сообщения он счёл подозрительными и какая версия модели принимала решение.

По данным WABetaInfo, пока защита отключена по умолчанию и доступна лишь небольшому числу участников бета-тестирования WhatsApp для Android. Даже установка последней тестовой версии не гарантирует её появления: доступ выдаётся со стороны сервера. В будущем функция ожидается на iOS, но сроков публичного запуска компания не назвала.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru