अमेरिकी रक्षा विभाग इस बात की खोज कर रहा है कि “डेटा एन्क्रिप्शन का पवित्र ग्रिल” क्या माना जा सकता है, जो एक खामियों को दूर करेगा जो हैकर्स को संवेदनशील जानकारी तक पहुंचने की अनुमति देता है, जबकि यह संसाधित किया जा रहा है।
मॉडर्न में एन्क्रिप्शनगणना के एक अच्छी तरह से परिभाषित सेट, जिसे एल्गोरिथ्म के रूप में जाना जाता है, डेटा को स्क्रैम्बल करता है ताकि यह अब पढ़ने योग्य न हो। जिन लोगों को डेटा तक पहुंचने की अनुमति दी गई है, उन्हें एक कुंजी नामक संख्याओं की एक स्ट्रिंग दी जाती है, जो एक कोड है जो आपको उस डेटा को फिर से अनचेक करने देता है।
यदि कोई व्यक्ति कुछ भी उपयोगी बनाने के लिए एन्क्रिप्टेड डेटा का उपयोग करना चाहता था, तो उन्हें पहले इसे तथाकथित “सादे पाठ” में वापस डिक्रिप्ट करना होगा, जो इसे फिर से सूंघने के लिए अतिसंवेदनशील बनाता है। अब डिक्रिप्ट की गई जानकारी को सुरक्षित रखने में मदद करने के लिए, सादे पाठ के साथ काम करने वाले आमतौर पर केवल जल्द ही भरोसा करते हैं कंप्यूटर। लेकिन, जैसा कि प्रमुख संगठनों में डेटा उल्लंघनों के बारे में नियमित सुर्खियों से स्पष्ट है, यह बताना मुश्किल है कि कौन से उपकरण सुरक्षित हैं।
डिफेंस एडवांस्ड रिसर्च प्रोजेक्ट्स एजेंसी (DARPA) के एक प्रोग्राम मैनेजर टॉम रोंडो ने लाइव साइंस को बताया, “इन हैक, इन मैलवेयर हमलों के बारे में सभी खबरों को देखते हुए, हम अपने हार्डवेयर या सॉफ्टवेयर सिस्टम पर पूरी तरह भरोसा नहीं कर सकते।”
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यही कारण है कि DARPA पूरी तरह से होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन (FHE) नामक किसी चीज़ में सफलता हासिल करने की कोशिश कर रहा है। तकनीक यह संभव डेटा का विश्लेषण करने के लिए संभव बनाता है, जबकि यह अभी भी एन्क्रिप्टेड रूप में है। उदाहरण के लिए, वित्तीय विवरण जांचकर्ताओं को ग्राहकों के विवरणों को उजागर किए बिना संवेदनशील बैंक रिकॉर्ड को परिमार्जन करने की अनुमति दे सकता है, या स्वास्थ्य शोधकर्ताओं ने मरीजों की गोपनीयता को संरक्षित करते हुए निजी स्वास्थ्य डेटा का विश्लेषण करने दिया। यह तकनीक सेना को उनके युद्धक्षेत्र के डेटा को अधिक सुरक्षित रखने में मदद कर सकती है और सहयोगियों को वर्गीकृत खुफिया डेटा के साथ काम करना आसान बना सकती है।
दृष्टिकोण की कुंजी इसके नाम में है, जो लैटिन शब्द “होमोस,” अर्थ “एक ही,” और “मोर्फे,” अर्थ “आकृति” से लिया गया है। यह इस तथ्य को संदर्भित करता है कि कुछ गणितीय कार्य डेटा की अंतर्निहित संरचना में बदलाव किए बिना डेटा को एक रूप से दूसरे रूप में मैप कर सकता है। इसका मतलब है कि डेटा में किए गए परिवर्तन जबकि एक रूप संरक्षित किया जाएगा जब उस डेटा को दूसरे में परिवर्तित किया जाएगा। यह सिद्धांत एन्क्रिप्शन पर लागू किया जा सकता है, क्योंकि कंप्यूटर पाठ सहित सभी डेटा का प्रतिनिधित्व करता है, संख्या के रूप में।
यहां बताया गया है कि यह कैसे काम कर सकता है, इसका एक बहुत ही सरल उदाहरण है: एक एन्क्रिप्शन योजना की कल्पना करें जो डेटा को 3 से गुणा करके स्क्रैम्बल करता है, इसलिए यदि आप 8 नंबर को 24 को एन्क्रिप्ट करते हैं। यदि आप अपने एन्क्रिप्ट किए गए डेटा को 2 से गुणा करते हैं, तो आपको 48 मिलते हैं। जब आप इसे फिर से 3 से विभाजित करके डिक्रिप्ट करें, आपको 16 प्राप्त होते हैं, जो कि आपके द्वारा अनएन्क्रिप्टेड डेटा को 2 से गुणा करने पर आपको वही परिणाम मिलेगा।
इस उदाहरण में, एन्क्रिप्शन विधि परिणाम से बाहर काम करना बहुत आसान है, इसलिए यह सुरक्षित नहीं है। लेकिन एफएचई कुछ अधिक जटिल पर निर्भर करता है जिसे जाली क्रिप्टोग्राफी कहा जाता है, जो एक जाली पर निर्देशांक के रूप में डेटा को एन्कोड करता है। नियमित रूप से अंतराल वाले डॉट्स के ग्रिड के रूप में लैटिट्स के बारे में सोचा जा सकता है, लेकिन, हमारे द्वारा उपयोग किए जाने वाले 2 डी ग्रिड के विपरीत, एफएचएच लैटिटिड बहुआयामी हैं।
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इसलिए साधारण X, Y निर्देशांक के साथ प्रत्येक डेटा बिंदु की स्थिति का वर्णन करने के बजाय, कुल्हाड़ियों की संख्या बड़ी हो सकती है, प्रत्येक अद्वितीय डेटा के साथ हजारों निर्देशांक द्वारा वर्णित किया जा रहा है। डेटा बिंदुओं को डॉट्स के बीच भी पोस्ट किया जा सकता है, इसलिए प्रत्येक समन्वय में उनके सटीक स्थान को दर्शाने के लिए कई दशमलव स्थान हो सकते हैं। यह एन्क्रिप्शन को दरार करने के लिए अनिवार्य रूप से असंभव बनाता है, क्वांटम कंप्यूटर द्वारा भी। यह एक आशाजनक विशेषता है, रोंडेउ ने कहा, क्योंकि आज के प्रमुख एन्क्रिप्शन तरीके क्वांटम-प्रूफ नहीं हैं।
बड़ी समस्या यह है कि वर्तमान कंप्यूटरों पर इस डेटा को संसाधित करना बहुत धीमा है – अनएन्क्रिप्टेड डेटा के लिए प्रसंस्करण समय की तुलना में लगभग एक लाख गुना धीमा है। इसीलिए DARPA ने एक रिसर्च प्रोग्राम लॉन्च किया है, जिसमें डेटा प्रोटेक्शन इन वर्चुअल एनवायरनमेंट (DPRIVE) है, जिसे रोंडेयू मैनेज कर रहा है, ताकि चीजों को गति दी जा सके। कार्यक्रम ने हाल ही में एक एन्क्रिप्शन स्टार्ट-अप डुअलिटी टेक्नोलॉजीज, सॉफ्टवेयर कंपनी गैलाइस, नॉन-प्रॉफिट एसआरआई इंटरनेशनल और इंटेल के एक डिवीजन को अनुबंध से सम्मानित किया, जिसे सामान्य से सिर्फ 10 गुना धीमी गति को बढ़ावा देने के लिए नए प्रोसेसर और सॉफ्टवेयर डिजाइन करने के लिए इंटेल फेडरल कहा गया, जो कि 100,000 है। पूरी तरह से होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन के लिए वर्तमान प्रसंस्करण की तुलना में कई गुना तेज है।
जिस तरह से संगणनाएं की जाती हैं, उसके कारण FHE बहुत धीमा है। अधिक मामलों के उलझने के कारण, वे डेटा बिंदु स्थिर नहीं रहते हैं। शोधकर्ताओं ने पता लगाया कि आप जाली के अंदर चारों ओर डेटा बिंदुओं को ले जाकर गुणा या जोड़ जैसे गणितीय कार्यों को अंजाम दे सकते हैं। इनमें से बहुत सारे ऑपरेशनों को मिलाकर, शोधकर्ता डेटा को डिक्रिप्ट किए बिना सभी प्रकार की गणना कर सकते हैं। जब आप उत्तर को डिकोड करते हैं, तो एक मौका होता है कि कोई उस पर जासूसी कर सकता है; लेकिन यह जवाब अभी भी गणना करने के लिए उपयोग किए गए डेटा के बारे में कुछ भी नहीं बताएगा।
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इस प्रक्रिया के साथ समग्र समस्या यह है कि उच्च-आयामी अंतरिक्ष में चारों ओर ठीक-ठाक डेटा बिंदुओं को स्थानांतरित करना सरल द्विआधारी डेटा पर गणना करने की तुलना में कहीं अधिक जटिल है – आज के कंप्यूटरों के विशिष्ट 1s और 0s।
“यह डेटा विस्फोट है,” रोंडेयू ने लाइव साइंस को बताया। “अब, प्रत्येक गणना सिर्फ एक बिट में हेरफेर नहीं कर रही है। यह इस जानकारी के सभी, आयामों के इन सभी अभ्यावेदन में हेरफेर कर रही है।”
दो मुख्य दृष्टिकोण हैं DARPA- वित्त पोषित कंपनियां चीजों को सरल बनाने के लिए उपयोग कर सकती हैं, रोंडेउ ने कहा। एक युक्ति उच्च-सटीक संख्याओं से निपटने के लिए कंप्यूटर की क्षमता में सुधार करना है, जिस तरह से संख्याओं को द्विआधारी कोड में दर्शाया जाता है और उन्हें अधिक कुशलता से संसाधित करने के लिए चिप्स को बदलकर चिप किया जाता है। अन्य डेटा को कम आयामी स्थान में अनुवाद करना है जहां गणना सरल होती है, जिसके लिए नए हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर दृष्टिकोण की भी आवश्यकता होती है।
कार्यक्रम में शामिल प्रत्येक टीम थोड़ा अलग दृष्टिकोण ले रही है, लेकिन रोंडेउ का कहना है कि उन्हें विश्वास है कि वे प्रसंस्करण गति में लक्षित 100,000-गुना सुधार को हिट करने में सक्षम होंगे।
मूल रूप से लाइव साइंस पर प्रकाशित।
