Homomorphic Encryption Services

Panoramica

Oggi i dati aziendali vengono memorizzati in ambienti ibridi multicloud, rimanendo così esposti a vari rischi per la sicurezza e la privacy. Nonostante la crittografia fornisca la protezione necessaria, in genere i dati sensibili devono essere prima essere decodificati in modo da potervi accedere per il trattamento e per le operazioni business-critical. Questo comporta una potenziale compromissione della privacy e dei controlli di riservatezza. Finora queste vulnerabilità sono state considerate come il prezzo da pagare per operare nel cloud e con soggetti terzi.

Una tecnologia innovativa, la crittografia completamente omomorfica (FHE, Fully Homomorphic Encryption), può aiutarti a raggiungere zero trust consentendo di sfruttare il valore dei dati presenti su domini non protetti senza avere la necessità di decodificarli.

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IBM Security Homomorphic Encryption Services

Vantaggi

Ottieni insight di valore

Generare benefici economici misurabili consentendo alle diverse aziende e a terzi di eseguire analytics di big data su dati crittografati, rispettando la privacy e i requisiti di conformità.

Collaborare con fiducia nel cloud ibrido

Elaborare dati crittografati in cloud pubblici e privati e in ambienti di terze parti, mantenendo i controlli di riservatezza.

Ottimizzare l'AI, l'analytics ed il machine learning

Utilizzare l'AI ed il machine learning per analizzare dati crittogratati senza dover divulgare informazioni sensibili.

Il primo del suo genere

"Un percorso semplificato per la sperimentazione FHE è fondamentale per la nascita di controlli sulla privacy di prossima generazione".

Christopher M. Steffen, CISSP, CISA Direttore della ricerca
Enterprise Management Associates (EMA), Inc.

Casi di utilizzo della crittografia omomorfica

Analisi predittiva crittografata nei servizi finanziari

Mentre il Machine Learning (ML) aiuta a creare dei modelli predittivi per condizioni che vanno dalle frodi nelle transazioni finanziarie ai risultati degli investimenti, spesso i regolamenti e le policy impediscono alle imprese di condividere ed analizzare i dati sensibili. La FHE consente l'elaborazione di dati crittografati con modelli ML senza la necessità di divulgare le informazioni.

Privacy nella sanità e nelle bioscienze

Nonostante l'efficienza del cloud nell'ospitare carichi di lavoro per grandi studi clinici, i rischi per la privacy e i regolamenti sanitari spesso rendono impraticabile per gli ospedali la transizione al cloud. La FHE può migliorare l'accettazione dei protocolli di condivisione dei dati, aumentare le dimensioni del campione nella ricerca clinica e accelerare l'apprendimento di dati del mondo reale.

Ricerca crittografata nella vendita al dettaglio e nei servizi al consumatore

La tecnologia consente un monitoraggio su larga scala di come i consumatori compiono ricerche e accedono alle informazioni, ma il diritto alla privacy rende difficile per le aziende sfruttare questi dati. La FHE permette di ottenere degli insight sul comportamento dei consumatori pur tenendo nascoste le richieste degli utenti e proteggendo il diritto alla privacy dell'individuo.