Intel y Microsoft apuntan a un gran avance en DARPA …



Juntos, los gigantes de los proveedores apuntan a hacer que el cifrado «en uso», también conocido como «cifrado totalmente homomórfico», sea económico y práctico.

El cifrado generalizado de datos mientras se almacenan en disco y se comunican a través de la pink, a menudo denominados «en reposo» y «en tránsito», son medidas de seguridad críticas para proteger los datos comerciales y personales. Ahora Intel y Microsoft esperan crear una implementación práctica y utilizable de una tercera medida, el cifrado «en uso», que podría permitir que los datos cifrados se procesen sin descifrarlos.

Más formalmente conocida como cifrado totalmente homomórfico (FHE), esta área de investigación en criptografía ya ha producido algoritmos y sistemas que pueden manipular datos cifrados de formas muy específicas, por ejemplo, para promediar o realizar búsquedas. Cuando los datos están sin cifrar, el resultado es el mismo que si la operación se hubiera realizado en los datos de texto sin formato. Sin embargo, la FHE es costosa, y el procesamiento requiere hasta un millón de veces más trabajo un cálculo que puede tardar milisegundos en realizarse, en cambio, tomará horas, días o semanas, dice Rosario Cammarota, ingeniera principal de Intel Labs.

Para hacer que la economía sea más factible, Intel y Microsoft han firmado una iniciativa de varios años lanzada por la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa de los Estados Unidos (DARPA).

«Si queremos habilitar el cifrado homomórfico para procesar cargas de trabajo de uso basic a escala, cifrado homomórfico serious y significativo, entonces tenemos que recurrir al components personalizado», dice Cammarota. «Desde el punto de vista del hardware, DARPA quiere una reducción de los gastos generales de más de cinco órdenes de magnitud».

Eso significa acelerar el procesamiento en un variable de aproximadamente 100.000. Para tal hazaña, Intel creará un chip acelerador de circuito integrado específico de la aplicación (ASIC) para acelerar los cálculos en datos cifrados, mientras que Microsoft creará servicios en la nube alrededor del hardware personalizado, Intel declaró en un anuncio del 8 de marzo.

La iniciativa DARPA, conocida como el programa Protección de datos en entornos virtuales (DPRIVE), financia a equipos de empresas y organizaciones de investigación para reestructurar el computer software, el hardware y los algoritmos para crear una plataforma que acelera drásticamente los cálculos y convierte a FHE en una solución práctica de cifrado. , dijo el Dr. Tom Rondeau, gerente del programa DARPA, en una declaración del 2 de marzo.

«DPRIVE busca resolver un desafío técnico realmente difícil que implicará una comprensión profunda de las matemáticas, los algoritmos, el application, el components y el diseño de circuitos», dijo Rondeau. «Espero que haya muy pocas organizaciones que tengan la experiencia necesaria en todas estas áreas, las cuales son críticas para el éxito del programa. Como resultado, anticipo que se formarán equipos muy interesantes para cubrir la amplitud de la investigación».

Existen implementaciones limitadas de cifrado homomórfico, diseñadas para buscar o agregar datos. En septiembre, los investigadores del Instituto de Tecnología de Massachussetts anunciaron que habían terminado una pequeña prueba piloto de una tecnología de intercambio de datos de seguridad, conocida como el sistema Secure Cyber ​​Risk Aggregation and Measurement (SCRAM). El sistema permite a las empresas compartir datos de seguridad sin revelar la información que se comparte.

FHE permite a las empresas intercambiar datos cifrados, o criptogramas, que se pueden utilizar para tareas específicas sin exponer los datos reales. Resolver el problema de la velocidad permitiría utilizar FHE para aplicaciones computacionalmente intensivas, como la creación de modelos de aprendizaje automático utilizando datos cifrados recopilados de una variedad de fuentes.

En diciembre, Intel habló sobre su investigación sobre el cifrado homomórfico y otra tecnología, el aprendizaje federado, que podría aplicarse al entrenamiento de modelos de aprendizaje automático en el futuro.

FHE utiliza un tipo de cifrado especializado, conocido como criptografía de celosía, que codifica datos mediante cálculos matemáticos complejos que no pueden resolverse con las técnicas de descifrado actuales. Sin embargo, los últimos algoritmos FHE utilizan una representación de datos conocida como Huge Arithmetic Term Size (Guidelines), que utiliza anchos de datos de miles de bits para ayudar a mitigar algunos de los desafíos de los algoritmos. Debido a que el tamaño de la palabra es mucho más largo que las tuberías de datos de 64 bits en los procesadores actuales, el sistema informático estándar no es adecuado para procesar encriptación totalmente homomórfica.

Tales consideraciones significan que es necesario un procesador especialmente diseñado para reducir significativamente algunos ceros del tiempo de cálculo, dice Cammarota.

«El cifrado homomórfico, llamémoslo criptogramas, es grande y feo», dice. «Para acelerar su ejecución, abordamos el problema analizando diferentes capas de abstracciones, proporcionando una solución con un nivel muy alto de especialización y paralelismo».

El ASIC personalizado se optimizará para los cálculos de la misma manera que las unidades de punto flotante (FPU) extendieron las capacidades de las primeras computadoras en la década de 1980.

El equipo Intel-Microsoft no es el único que se apresura a producir un acelerador de hardware para el cifrado que preserva la privacidad. Tecnologías de dualidad con sede en Newark, Nueva Jersey anunciado en febrero que llevaría a un equipo a desarrollar su propio acelerador FHE, conocido como Trebuchet. Los miembros del equipo incluyen el Instituto de Ciencias de la Información de la Universidad del Sur de California, la Universidad de Nueva York, la Universidad Carnegie Mellon, SpiralGen, la Universidad Drexel y TwoSix Labs.

Periodista tecnológico veterano de más de 20 años. Ex ingeniero de investigación. Escrito para más de dos docenas de publicaciones, incluidas CNET News.com, Dark Reading, MIT&#39s Know-how Evaluate, Preferred Science y Wired Information. Cinco premios de periodismo, incluido el de Mejor fecha límite … Ver biografía completa

Lectura recomendada:

Más información





Enlace a la noticia original