Конфиденциальные вычисления на токенах

Реальная ситуацию: банк и оператор связи хотят создать совместную модель поведения клиентов. Банк знает кредитную историю, оператор — местонахождение абонента. Объединение данных позволит создать персонализированные предложения на основе реального образа жизни клиента, а не анкетных данных.

Или ритейл-сеть и страховая компания хотят персонализировать тарифы медицинского страхования. Ритейлер знает, что клиент покупает — спортивное питание или диетические продукты. Страховщик располагает медицинской статистикой по заболеваниям. Объединение данных позволит точно оценить риски здоровья без раскрытия личных покупательских привычек или медицинских данных.

ДЛЯ ТАКАХ ЗАДАЧ СУЩЕСТВУЕТ КОНФИДЕНЦИАЛЬНОЕ ВЫЧИСЛЕНИЕ.

Проблема в том, что существующие методы конфиденциальных вычислений, такие как SMPC или гомоморфное шифрование, оказались либо слишком медленными, либо недостаточно стойкими для промышленного применения.

Бизнес предъявляет формальные требования к конфиденциальным вычислениям:

• Обеспечить линейный рост сложности с объемом данных и неограниченное количество участников;
• Невозможность жульничества или сговора участников с целью повлиять на результат вычислений;
• Обеспечить стойкость к любым попыткам раскрыть исходные данные;
• Поддерживать вычисления любой сложности, любые математические операции на любых типах данных с разумным временем выполнения для бизнес-процессов;
• Сохранение выполнения вычислений при отключении участников;
• Возможность аудита результата без раскрытия исходных данных.

ТАК РАБОТАЕТ ПАК DAMASK.

Пользователь передает в DAMASK два токена, представляющих неизвестные числовые значения, и запрашивает их сумму. Система возвращает токен результата. Пользователь не знает ни исходных чисел, ни их суммы — но вычисление выполнено. Вычисления происходят внутри ПАК DAMASK. Поскольку комплекс разработан в соответствии с требованиями к СКЗИ с высоким классом защиты, то даже системные администраторы не имеют доступа к внутренней памяти модуля во время выполнения операций.Токены остаются токенами на всех этапах вычислений. Система оперирует математическими абстракциями, сохраняя семантические связи между значениями без их раскрытия. Архитектура DAMASK поддерживает обмен токенами между несколькими экземплярами системы через каналы, защищенные ГОСТ-шифрованием. Это открывает возможности для совместных вычислений между организациями.Участники могут выполнять сложные аналитические операции над объединенными данными, не раскрывая их содержимое. Результат вычислений доступен всем участникам в токенизированном виде.

Что это означает для бизнеса?

• Организации могут сотрудничать в создании аналитических решений, сохраняя конкурентные преимущества;
• Можно создавать сложные совместные ML-модели на чувствительных данных;
• Появляются новые уникальные возможности по монетизации данных без их раскрытия.