¿Qué es el cifrado homomórfico?

¿Qué es el cifrado homomórfico?

El cifrado totalmente homomórfico (FHE) es una tecnología innovadora que puede ayudarlo a lograr la confianza cero al desbloquear el valor de los datos en dominios que no son confiables sin necesidad de descifrarlos.

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.

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Beneficios del cifrado homomórfico

Obtenga información valiosa

Genere beneficios económicos medibles al permitir que las líneas de negocio y terceros realicen análisis de big data en datos cifrados mientras mantienen los controles de privacidad y cumplimiento.

Colabore con confianza en la nube híbrida

Procese datos cifrados en nubes públicas y privadas y en entornos de terceros manteniendo los controles de confidencialidad.

Habilite la IA, los analytics y machine learning (ML)

Emplea IA y ML para calcular sobre datos encriptados sin exponer información sensible.

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Casos de uso del cifrado homomórfico

Análisis predictivo encriptado en servicios financieros

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.

Privacidad en la atención médica y las ciencias biológicas

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.

Búsqueda cifrada en servicios minoristas y de consumo

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.

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