Microsoft maakt homomorfische encryptie veel sneller

IBM heeft de laatste jaren wel grote stappen gezet om het sneller te maken. Microsoft kondigt nu in een nieuwe paper aan dat het enorme snelheidswinsten heeft geboekt door homomorfische encryptie te combineren met deep learning neurale netwerken. Dat meldt The Register.

De onderzoekers hebben hiervoor CryptoNets ontwikkeld voor het verwerken van de versleutelde data. CryptoNets zijn neurale netwerken die toegepast kunnen worden op versleutelde data. Belangrijk voor de snelheidswinst zijn vooral de voorbereidingen voor het verwerkingsproces. De onderzoekers moeten vooraf weten hoe complex het aritmetische circuit is dat toegepast wordt op de data. Het neurale netwerk moet dan op maat gestructureerd worden en de hoeveelheden data zodanig geprortioneerd dat de computer die ze moet verwerken niet overbelast wordt.

De onderzoekers denken dat de resultaten bruikbaar zijn voor bijvoorbeeld gespecialiseerde toepassingen voor medische of financiële voorspellingen waarbij vertrouwelijke data niet langer ontsleuteld hoeven te worden voor bewerking.