Présentation

Aujourd'hui, les données métier sont stockées dans des environnements hybrides multiclouds, ce qui les expose à divers risques de sécurité et de confidentialité. Bien que le chiffrement offre une protection, les données sensibles doivent être généralement chiffrées avant de pouvoir y accéder pour des opérations informatiques et commerciales critiques. Cela ouvre la porte à la compromission potentielle des contrôles de la protection des données et de la confidentialité. Jusqu'à présent, ces vulnérabilités étaient le prix à payer pour évoluer dans le cloud et traiter avec des tiers.

Technologie innovante, le chiffrement totalement homomorphe (FHE), peut vous aider à atteindre le Zero Trust en déverrouillant la valeur de vos données dans des domaines non fiables sans avoir besoin de les chiffrer.

images clés de vidéo sur les services de chiffrement homomorphes

IBM Security Homomorphic Encryption Services

Avantages

Obtenir des connaissances précieuses

Générez des avantages économiques mesurables en permettant aux secteurs d'activité et aux tiers d'effectuer des analyses Big Data sur des données chiffrées tout en maintenant les contrôles de confidentialité et de conformité.

Collaborer avec confiance dans un cloud hybride

Traitez les données chiffrées dans des clouds public et privé et dans des environnements tiers tout en maintenant les contrôles de confidentialité.

Mettre en œuvre l'IA, l'analyse et l'apprentissage automatique

Utilisez l'IA et l'apprentissage automatique pour effectuer des calculs sur les données chiffrées sans exposer les informations sensibles.

Premiers du genre

Cas d'utilisation du chiffrement homomorphique

Analyse prédictive chiffrée dans les services financiers

Si l'apprentissage automatique (ML) permet de créer des modèles prédictifs pour des situations allant de la fraude aux transactions financières aux résultats d'investissement, les réglementations et les politiques empêchent souvent les organisations de partager et d'exploiter des données sensibles. Le chiffrement totalement homomorphique permet d'effectuer des calculs sur les données chiffrées avec des modèles ML sans exposer les informations.

Confidentialité dans les soins de santé et les sciences de la vie

Malgré l'efficacité du cloud dans l'hébergement des applications pour les essais cliniques de grande envergure, les risques liés à la confidentialité et les réglementations en matière de soins de santé empêchent souvent les hôpitaux de passer au cloud. Le chiffrement totalement homomorphique peut améliorer l'acceptation des protocoles de partage des données, augmenter la taille des échantillons dans la recherche clinique et accélérer l'apprentissage à partir de données du monde réel.

Recherche chiffrée dans les services de distribution et aux consommateurs

La technologie permet de contrôler à grande échelle la façon dont les consommateurs recherchent des informations et y accèdent, mais le droit à la confidentialité fait qu'il est difficile pour les organisations de monétiser ces données. Le chiffrement totalement homomorphique permet d'obtenir des informations sur le comportement des consommateurs tout en dissimulant les requêtes des utilisateurs et en protégeant le droit à la confidentialité des personnes.

Ressources

Cyberséminaire sur le chiffrement totalement homomorphique

Découvrez comment libérer la valeur de vos données sensibles tout en maintenant les contrôles de confidentialité et de conformité.

Blogue sur les services de chiffrement homomorphique

Présentation d'une solution de services de sécurité unique en son genre pour le chiffrement totalement rhomomorphique.

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