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완전 동형 암호화(FHE)는 신뢰할 수 없는 도메인의 데이터를 해독할 필요 없이 데이터의 가치를 실현하여 제로 트러스트를 달성하는 데 도움이 되는 혁신적인 기술입니다.
오늘날의 비즈니스 데이터는 하이브리드 멀티클라우드 환경에 저장되어 다양한 보안 및 개인정보 보호 위험에 노출되어 있습니다. 암호화는 보호 기능을 제공하지만, 일반적으로 컴퓨팅 및 비즈니스 크리티컬 작업을 위해 민감한 데이터에 액세스하려면 먼저 암호를 해독해야 합니다.
이로 인해 개인정보 보호 및 기밀 유지 제어가 침해될 수 있습니다. 지금까지는 이러한 취약점으로 인해 클라우드 및 타사와 비즈니스를 수행할 때 비용이 발생했습니다.
완전 동형 암호화를 사용하면 데이터가 항상 암호화되어 클라우드의 신뢰할 수 없는 도메인에서도 공유할 수 있고, 연산을 수행하는 사람이 읽을 수 없기 때문에 제로 트러스트를 더욱 효과적으로 적용할 수 있습니다.
간단히 말해, 이제 데이터를 노출하지 않고도 내부 또는 외부 당사자가 고부가가치 분석 및 데이터 처리를 수행할 수 있습니다.
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LOB(Line of Business) 및 제3자가 암호화된 데이터에 대한 빅 데이터 분석을 수행하는 동시에 개인정보 보호 및 규정 준수 제어를 유지할 수 있도록 하여 측정 가능한 경제적 이익을 창출합니다.
기밀성 제어를 유지하면서 퍼블릭 및 프라이빗 클라우드와 타사 환경에서 암호화된 데이터를 처리합니다.
AI 및 ML을 사용하여 민감한 정보를 노출하지 않고도 암호화된 데이터를 기반으로 컴퓨팅할 수 있습니다.
ML은 금융 거래 사기부터 투자 결과에 이르기까지 다양한 조건에 대한 예측 모델을 만드는 데 도움이 되지만 규제 및 정책으로 인해 조직이 민감한 데이터를 공유하고 마이닝하지 못하는 경우가 많습니다. FHE를 사용하면 정보를 노출하지 않고도 ML 모델을 사용하여 암호화된 데이터를 계산할 수 있습니다.
대규모 임상시험을 위한 워크로드를 호스팅하는 데 있어 클라우드의 효율성에도 불구하고 개인정보 보호 위험과 의료 규정으로 인해 병원이 클라우드로 전환하는 것이 비현실적인 경우가 많습니다. FHE는 데이터 공유 프로토콜의 수용도를 높이고 임상 연구의 표본 크기를 늘리며 실제 데이터로부터의 학습을 가속화할 수 있습니다.
기술을 통해 소비자가 정보를 검색하고 액세스하는 방식을 대규모로 모니터링할 수 있지만, 개인정보 보호 권한으로 인해 조직이 해당 데이터로 수익을 창출하기는 어렵습니다. FHE를 사용하면 사용자 쿼리를 숨기고 개인정보 보호에 대한 개인의 권리를 보호하면서 소비자 행동에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.