同态加密可以解决与大数据相关的问题吗？

尽管数据分析的进步使企业能够获得对大型结构化和非结构化数据集的深入了解，但是这些进步限制了隐私和盗用风险。更好地控制数据和保密协议的生命周期可以缓解这些风险，但是将敏感或受监管的数据处理组件外包给第三方仍然被普遍认为充满风险。

任何第三方（包括竞争对手）都可以共享所有敏感数据或数据流程和算法，但要受提供商的控制。但是，这将为企业协作，集成和专业化开辟出难以想象的途径。同态加密消除了这一重大空白。由于商业可行性仍然是一个挑战，令人信服的用例正在出现。在未来几年，任何倾向于成为大数据分析卓越中心的组织都将别无选择，只能接受同态加密。

加密及其局限性

加密是一种数字储物柜，信息在被锁定之前一直被保护。将纯文本数据转换为密文，并应用足够复杂的算法，使得没有解密密钥就无法读取数据。一旦分析，合规性或任何其他用例需要加密的数据，就必须将其转换回可以损害安全性的纯文本格式。

它通过允许以密文形式分析数据来解决核心弱点。早期的同态加密创新者Craig Gentry描述了这一过程，方法是通过手套来操纵已锁定盒子的内容，手套可以通过盒子外部的端口进行访问。

第三方很难访问锁定的内容或另一方正在处理的内容。一旦处理器完成分配的任务并且保管完好无损，此框将返回给控制器。

Gentry的论文可以实现同态加密，但是存在很大的障碍，那就是计算开销。处理密文会产生大量开销，因为计算是一点一点完成的。IBM声称它已经改善了处理开销，现在运行速度比以前快了75倍。广泛的替代方案显着提高了处理速度。

同态加密的实际应用

同态加密能够为生命科学行业提供一种保护知识产权的机制，同时在其他医学研究中利用COVID-19的协作优势。

它的用例也将用于金融服务，其中随着相对高频交易的优势变得越来越困难，数据分析定义算法的成功或失败变得越来越重要。国家安全和关键基础设施还提供了引人注目的早期使用案例。

对于拥有数据托管权的数据控制者来说，将有新的机会与数据处理者进行互动，而当事方同时是数据的控制者和处理者时，则将具有协作的机会。协作机会提供了专业化的好处和“数据集合”的希望，在该集合中，成员可以定义使用条款并向成员公开输出。

数据收集是安全市场的一个古老概念。例如，美国证券交易委员会（US Securities and Exchange Commission）在2005年规定，证券市场必须合作以传播有关证券市场报价和交易的综合信息。

如今，同态加密可以使竞争性金融组织能够为这些来源提供替代方案，并集体创新以创建自己的专有市场数据产品。

隐私权需要重新审查

许多试图利用大数据的力量的计划都在资源限制，新兴技术和法规方面挣扎。例如，金融监管机构在监视跨多个市场，资产类型和参与者的财务审计线索的负担中挣扎。

尽管将数据汇总和分发给监管机构对于监视至关重要，但它在处理期间创建了高度敏感的未受保护数据宝库，并且这种情况在多个监管机构中均会发生。除非在数据的整个生命周期中部署加密，否则这种大数据问题和风险可能会被用来操纵交易甚至动摇金融市场，而这种增长只会持续增长。此外，监管机构仅需要与危险信号相关的审计跟踪，即可由其监控算法识别出全部可以完全加密的格式来完成。对隐私法规和数据分析价值的日益关注是医疗保健行业一直在努力解决的另一个问题。

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