Fully Homomorphic Encryption: Google baut Werkzeuge zur Nutzung verschlüsselter Daten

Verschlüsselte Daten lassen sich in der Cloud nicht weiter verwenden. Technik zur Fully Homomorphic Encryption von Google soll das ändern.

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Homomorphe Verschlüsselung soll die Berechnung mit Daten ohne Entschlüsselung ermöglichen.
Homomorphe Verschlüsselung soll die Berechnung mit Daten ohne Entschlüsselung ermöglichen. (Bild: Old Photo Profile/Flickr.com/CC-BY 2.0)

Der Softwarekonzern Google hat ein System zur homomorphen Verschlüsselung (Fully Homomorphic Encryption, FHE) vorgestellt und unter der Apache-Lizenz als Open Source veröffentlicht. Idee der FHE ist es, Daten so verschlüsseln zu können, dass dann dennoch Addition und Multiplikation möglich sind und damit theoretisch jede beliebige Berechnung, ohne jedoch die Daten entschlüsseln zu müssen. Ein nun von Google bereitgestellter Transpiler soll genau das ermöglichen.

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Das Werkzeug beschreiben die Beteiligten als allgemein einsetzbare Bibliothek, die C++-Code in ein Pendant umwandelt, das auch auf verschlüsselten Eingabedaten funktioniert, die per FHE verschlüsselt wurden. Der Transpiler ermögliche es laut der Ankündigung von Google "Entwicklern, mit verschlüsselten Daten zu rechnen, ohne auf persönlich identifizierbare Informationen zugreifen zu können".

In der Ankündigung heißt es darüber hinaus, dass es der Transpiler ermögliche, etwa einfache Stringmanipulationen durchzuführen oder auch mathematische Operationen auszuführen. So sollen langfristig Anwendungen entstehen, die keine unverschlüsselten Daten mehr benötigen. Als Beispiel nennt Google hier etwa das Trainieren von Machine-Learning-Modellen oder auch Anwendungen im medizinischen Bereich. Die gesammelten Daten könnten hier dann analysiert und ausgewertet werden, ohne dass diese entschlüsselt werden müssten.

Erste Ideen und Forschungen zur FHE gibt es seit etwa 40 Jahren, praktisch eingesetzt oder weit verbreitet ist die Technik bisher aber so gut wie nicht. Wie auch andere große Konzerne wie etwa IBM oder Microsoft setzt nun aber auch Google auf die Versprechungen von FHE und bettet die Idee in ein Konzept von anderen Ideen ein, die ebenfalls das Ziel haben, Daten nutzen zu können, ohne die Privatsphäre zu beeinträchtigen. Zu Letzterem gehört etwa Differential Privacy. Auch dazu hatte Google bereits eine Open-Source-Bibliothek veröffentlicht.

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PeterSiehl 15. Jun 2021 / Themenstart

Zum Beispiel wie im Artikel beschrieben: du lädst deinen Machine Learning-Datensatz auf...

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