同态加密服务
在不解密的情况下释放敏感数据的价值以保护隐私
概述
由于如今的业务数据都存储在混合多云环境中，因此这些数据面临着各种安全和隐私风险。 虽然加密可以提供保护，但通常必须先解密敏感数据才能访问这些数据，以便对其执行计算和关键业务操作。 但是，这也打开了破坏隐私和保密控制的大门。 到目前为止，在云中与第三方开展业务时一直需要处理这些漏洞。
全同态加密 (FHE) 是一项创新技术，可以在不解密的情况下释放不可信域中数据的价值，从而帮助您实现零信任安全性。
IBM Security 同态加密服务
优点
获得宝贵的洞察
通过允许业务线和第三方对加密数据执行大数据分析并保护隐私和实现合规控制，产生可衡量的经济效益。
在混合云上自信地开展协作
在公共云和私有云以及第三方环境中处理加密数据，同时保持保密控制。
启用 AI、分析和机器学习
利用 AI 和机器学习，在不泄露敏感信息的情况下计算加密数据。
行业首创
“FHE 实验的简化路径对于引入下一代隐私控制至关重要。”
Christopher M. Steffen，CISSP 和 CISA
研究总监
Enterprise Management Associates (EMA), Inc.
在不解密的情况下计算敏感数据
在未来，随着越来越重视隐私监管以及在不受控制的环境中越来越频繁地共享数据，旧的数据安全方法将行不通。 IBM Security 同态加密服务是行业首创的 FHE 安全服务，由 IBM 研究院率先开发，并且基于十多年的加密创新技术。
学习 FHE 概念，在我们的安全专家的全程指导下，在 IBM Cloud 上的可扩展受管环境中进行开发以构建、部署和运行支持 FHE 的应用。
无需设置云环境来测试和部署试验应用，即可开始您的 FHE 之旅，并可以通过 IBM Security 咨询和受管服务降低复杂性。
同态加密用例
金融服务行业中的加密预测分析
虽然机器学习 (ML) 可以为从金融交易欺诈到投资结果的各种情况创建预测模型，但法规和政策往往会阻止组织共享和挖掘敏感数据。 FHE 可以在不泄露信息的情况下使用 ML 模型计算加密数据。
医疗保健和生命科学行业中的隐私
尽管云在托管大型临床试验的工作负载方面效率很高，但因为隐私风险和医疗保健法规等种种因素，通常使得医院无法迁移到云端。 FHE 可以提高数据共享协议的接受度，增大临床研究中的样本量，并加快学习现实数据的速度。
零售和消费者服务行业中的加密搜索
虽然可以使用先进的技术来大规模监控消费者搜索和访问信息的方式，但隐私权使得组织很难通过这些数据实现创收。 FHE 可以在隐藏用户查询和保护个人隐私权的情况下深入了解消费者行为。
相关解决方案
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