В рамках года науки и технологий май посвящен теме «Безопасность. Новые вызовы и угрозы». Сфера безопасности охватывает в том числе и цифровой аспект. Вопросы защищенности данных в облачных хранилищах решают в Южно-Уральском государственном университете.
Сегмент облачных услуг растет год от года: для хранения больших объемов данных организации все чаще выбирают виртуальные центры обработки информации. Специалисты предупреждают: современные протоколы передачи информации позволяют передавать и хранить данные в «облака» в зашифрованном виде, однако для обработки и анализа данных необходима дешифровка, что существенно повышает риск утечки данных.
В рамках работы, опубликованной в научном журнале «Peer-to-Peer Networking and Application» (Q2), ученые ЮУрГУ проанализировали текущее состояние исследований в данной области и выявили ключевые барьеры безопасного машинного обучения и методы их преодоления.
«Одним из наиболее частых примеров задач, которые решаются в рамках виртуальных центров обработки данных, являются задачи обработки данных методами машинного обучения, в частности – нейронных сетей. В рамках начального этапа исследования мы анализируем существующие подходы, которые позволяют обеспечить обработку данных средствами нейронных сетей без необходимости их дешифровки», – объяснил к.ф.-м.н., директор Высшей школы электроники и компьютерных наук Глеб Радченко.
Ученые ЮУрГУ описали фундаментальные концепции систем обработки данных без необходимости их дешифровки, выявили современные механизмы работы, открытые проблемы и их решения.Такой системой является метод гомоморфного шифрования. Полученные с его помощью данные не отличаются от обработанных классическими методами.
На сегодняшний день отсутствуют подробные обзоры полностью гомоморфного шифрования, а также систематическое сравнение систем нейронных сетей, сохраняющих конфиденциальность с помощью гомоморфного шифрования. Теоретическое исследование должно расширить понимание задач за счет разработки новых теорий и алгоритмов.