개요

오늘날의 비즈니스 데이터는 하이브리드 멀티클라우드 환경에 저장되므로, 다양한 보안 및 개인정보 보호 위험에 노출됩니다. 암호화가 보호 기능을 제공하지만 일반적으로 민감한 데이터는 컴퓨팅 및 비즈니스 중요 조작과 관련한 액세스를 위해 우선적으로 암호 해독되어야 합니다. 이를 통해 개인정보 보호 및 기밀성 통제의 잠재적 감염에 노출될 수 있습니다. 지금까지 이러한 취약성은 클라우드에서 써드파티와 비즈니스를 수행하는 데 드는 비용이었습니다.

혁신적인 기술인 완전 동형 암호화(FHE)는 암호 해독하지 않고도 신뢰할 수 없는 도메인에서 데이터의 가치를 발굴함으로써 제로 트러스트를 달성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

동형 암호화 서비스 동영상 키프레임

IBM Security 동형 암호화 서비스

이점

가치있는 인사이트 확보

비즈니스 라인과 써드파티가 개인정보 보호와 규제 준수 통제를 유지하면서도 암호화된 데이터에 대해 빅데이터 분석을 수행할 수 있도록 함으로써 측정 가능한 경제적 이점을 창출합니다.

하이브리드 클라우드에서 자신 있게 협업

기밀성 제어를 유지하면서도 퍼블릭 및 프라이빗 클라우드와 써드파티 환경에서 암호화된 데이터를 처리합니다.

AI, 분석 및 머신 러닝 사용

AI 및 머신 러닝을 사용하여 민감한 정보를 노출하지 않고도 암호화된 데이터에 대한 연산을 수행합니다.

동종 최초

완전 동형 암호화 유스케이스

금융 서비스의 암호화된 예측 분석

머신 러닝(ML)이 재무 트랜잭션 사기에서부터 투자 성과에 이르기까지의 상황에 대한 예측 모델을 작성하는 데 도움이 되는 한편, 규정과 정책은 종종 기업들이 민감한 데이터를 공유하고 마이닝하는 것을 차단합니다. FHE는 정보를 노출하지 않고도 ML 모델을 통해 암호화된 데이터의 연산을 가능하게 합니다.

의료 및 생명공학의 개인정보 보호

대규모 임상 시험용 워크로드의 호스팅에서 클라우드의 효율성에도 불구하고, 개인정보 보호 위험 및 의료 규정은 종종 병원들이 클라우드로 전환하는 것을 비현실적으로 만듭니다. FHE는 데이터 공유 프로토콜의 승인을 향상시키고, 임상 연구에서 샘플 크기를 증가시키며, 실제 데이터에서의 학습을 가속화할 수 있습니다.

소매 및 이용자 서비스의 암호화된 검색

기술은 소비자가 정보를 검색하고 접근하는 방법을 대규모로 모니터링할 수 있도록 하지만, 개인 정보 보호 권한으로 인해 기업들은 해당 데이터를 수익화하기가 어렵습니다. FHE는 사용자 쿼리를 은닉하고 개인정보 보호에 대한 개인의 권리를 보호하면서도 소비자 행동에 대한 인사이트를 얻을 수 있도록 합니다.

리소스

완전 동형 암호화 웨비나

개인정보 보호 및 규제 준수 통제를 유지하면서도 민감한 데이터의 가치를 어떻게 발굴하는지 알아봅니다.

동형 암호화 서비스 블로그

완전 동형 암호화를 위한 동종 최초의 보안 서비스 솔루션을 소개합니다.

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데이터 기반 보안 솔루션과 서비스를 사용하여 엔터프라이즈 데이터를 보호하고 규정 준수 문제를 해결합니다.

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