¿Qué es el cifrado homomórfico?

Los datos empresariales actuales se almacenan en entornos multinube híbridos, lo que los expone a diversos riesgos de seguridad y privacidad. Si bien el cifrado brinda protección, los datos confidenciales generalmente deben descifrar primero para acceder a ellos para operaciones informáticas y críticas para el negocio.

Esto abre la puerta a un posible compromiso de los controles de privacidad y confidencialidad. Hasta ahora, esas vulnerabilidades fueron el costo de hacer negocios en la nube y con terceros.

Con el cifrado totalmente homomórfico, se puede imponer mejor la confianza cero porque los datos siempre están cifrados y pueden compartir, incluso en dominios no confiables de la nube, al tiempo que permanecen ilegibles para quienes realizan el cálculo.

En resumen, ahora se pueden realizar análisis y procesamientos de datos de alto valor, por partes internas o externas, sin necesidad de que esos datos estén expuestos.

Si bien ML ayuda a crear modelos predictivos para condiciones que van desde el fraude de transacciones financieras hasta los resultados de las inversiones, a menudo las regulaciones y políticas impiden que las organizaciones compartan y extraigan datos confidenciales. FHE permite el cálculo de datos cifrados con modelos de ML sin exponer la información.

A pesar de la eficiencia de la nube en el alojamiento de cargas de trabajo para grandes ensayos clínicos, los riesgos de privacidad y las regulaciones de atención médica a menudo hacen que la transición a la nube sea poco práctica para los hospitales. La FHE puede mejorar la aceptación de los protocolos de intercambio de datos, aumentar el tamaño de las muestras en la investigación clínica y acelerar el aprendizaje de los datos del mundo real.

La tecnología permite el monitoreo a gran escala de cómo los consumidores buscan y acceden a la información, pero los derechos de privacidad dificultan que las organizaciones moneticen esos datos. FHE permite obtener información sobre el comportamiento del consumidor mientras oculta las consultas de los usuarios y protege el derecho del individuo a la privacidad.