Google дополняет портфель ПО с открытым исходным кодом новыми возможностями конфиденциальности
Первая технология — это инструмент под названием Magritte для размытия на видео таких объектов, как номерные знаки автомобилей. Вторая — это новая версия FHE C++ Transpiler, инструмента конфиденциальности, который Google впервые представил в прошлом году. Он позволяет приложениям обрабатывать зашифрованные наборы данных без их предварительной расшифровки.
Magritte основан на одном из внутренних программных проектов поискового гиганта. Он использует искусственный интеллект (ИИ) для автоматического определения появления на видео объекта, содержащего конфиденциальные данные, например, номерного знака транспортного средства. Затем Magritte размывает объект, устраняя необходимость в ручной обработке видео.
Функции искусственного интеллекта частично поддерживаются другим инструментом Google с открытым исходным кодом, который называется MediaPipe. Он позволяет разработчикам создавать приложения ИИ, которые могут работать на устройствах с ограниченной вычислительной мощностью, таких как смартфоны.
«Этот код особенно полезен для видеожурналистов, которые хотят обеспечить повышенные гарантии конфиденциальности», — подробно описал в своем блоге Мигель Гевара, менеджер по продуктам отдела конфиденциальности и защиты данных Google. «Используя это ПО с открытым исходным кодом, видеооператоры могут сэкономить время на размытии объектов в видеозаписи, зная, что базовый алгоритм машинного обучения может выполнять обнаружение в видео с высокой точностью».
Google представил Magritte вместе с новой версией FHE C++ Transpiler, который был первоначально выпущен в июне прошлого года. Этот инструмент упрощает внедрение технологии шифрования, известной как полностью гомоморфное шифрование, или FHE.
Полностью гомоморфное шифрование (Fully Homomorphic Encryption, FHE) — форма шифрования, позволяющая производить определённые математические действия с зашифрованным текстом и получать зашифрованный результат, который соответствует результату операций, выполненных с открытым текстом. В последние годы эта технология вызвала значительный интерес исследователей, поскольку ее можно использовать для повышения безопасности корпоративных приложений.
Для того, чтобы снизить риск кибератак, корпоративные приложения хранят важные данные в зашифрованном виде. Однако данные должны быть расшифрованы всякий раз, прежде чем они могут быть использованы. Расшифрованные файлы более уязвимы для кибератак, поскольку в случае взлома, хакеры могут легко получить доступ к их содержимому.
Метод шифрования FHE, на котором основан инструмент Google FHE C++ Transpiler, устраняет необходимость расшифровки данных перед их обработкой. В результате метод позволяет компаниям снизить риск кибератак.
Однако на практике использование FHE затруднено из-за ряда технических препятствий. Одним из препятствий является то, что для работы программного обеспечения FHE требуется непомерно большая инфраструктура. Еще одна проблема заключается в сложности внедрения технологии.
По словам Google, инструмент FHE C++ Transpiler с открытым исходным кодом упрощает задачу развертывания FHE. Инструмент может анализировать фрагмент кода, изначально написанный для обработки расшифрованных данных, и автоматически адаптировать его для работы с данными, зашифрованными с помощью FHE. В результате разработчики могут с меньшими усилиями создавать приложения, способные обрабатывать зашифрованные данные.
В новой версии FHE C++ Transpiler реализовано несколько оптимизаций производительности. Оптимизации были реализованы в схемах, которые инструмент использует для выполнения обработки. В информатике термин "схема" описывает не электронный компонент, а скорее специализированную серию вычислительных операций, выполняемых одна за другой.
Инженеры Google на 50% уменьшили размер схем, которые FHE Transpiler использует для обработки данных. Результатом стало значительное улучшение производительности, так как теперь FHE Transpiler требует для работы меньше инфраструктуры и может быстрее выполнять вычисления. Значительный объем инфраструктуры, необходимой в настоящее время для запуска программного обеспечения FHE, является одной из основных причин, по которой эта технология еще не получила широкого распространения на предприятиях. Снижая требования к оборудованию, инструмент FHE от Google потенциально может упростить внедрение FHE для организаций.
