Apa itu enkripsi homomorfik?

Data bisnis saat ini disimpan di lingkungan hybrid multicloud, yang membuatnya terpapar berbagai risiko keamanan dan privasi. Meskipun enkripsi memberikan perlindungan, data sensitif biasanya harus didekripsi terlebih dahulu untuk mengaksesnya untuk komputasi dan operasi bisnis yang penting.

Ini membuka pintu untuk potensi kompromi kontrol privasi dan kerahasiaan. Hingga saat ini, kerentanan tersebut telah menjadi risiko dalam menjalankan bisnis di cloud dan dengan pihak ketiga.

Dengan enkripsi homomorfik penuh, Anda bisa lebih baik dalam menegakkan zero trust karena data selalu terenkripsi dan bisa dibagikan, bahkan pada domain yang tidak dipercaya di cloud, sementara tetap tidak bisa dibaca oleh mereka yang melakukan komputasi.

Singkatnya, kini seseorang dapat melakukan analisis dan pemrosesan data bernilai tinggi, baik oleh pihak internal maupun eksternal, tanpa mengharuskan data tersebut diekspos.

Meskipun ML membantu menciptakan model prediktif untuk berbagai kondisi mulai dari penipuan transaksi keuangan hingga hasil investasi, sering kali peraturan dan kebijakan mencegah organisasi untuk berbagi dan menambang data sensitif. FHE memungkinkan komputasi data terenkripsi dengan model ML tanpa mengekspos informasi.

Terlepas dari efisiensi cloud dalam menghosting beban kerja untuk uji klinis yang besar, risiko privasi dan peraturan perawatan kesehatan sering kali membuat tidak praktis bagi rumah sakit untuk beralih ke cloud. FHE dapat meningkatkan penerimaan protokol berbagi data, meningkatkan ukuran sampel dalam penelitian klinis, dan mempercepat pembelajaran dari data dunia nyata.

Teknologi memungkinkan pemantauan berskala besar terhadap cara konsumen mencari dan mengakses informasi, tetapi hak privasi menyulitkan organisasi untuk memonetisasi data tersebut. FHE memungkinkan untuk mendapatkan insight tentang perilaku konsumen sambil menyembunyikan pertanyaan pengguna dan melindungi hak individu atas privasi.