盡管數據分析的進步使企業能夠獲得對大型結構化和非結構化數據集的深入了解，但是這些進步限制了隱私和盜用風險。更好地控制數據和保密協議的生命周期可以緩解這些風險，但是將敏感或受監管的數據處理組件外包給第三方仍然被普遍認為充滿風險。

任何第三方（包括競爭對手）都可以共享所有敏感數據或數據流程和算法，但要受提供商的控制。但是，這將為企業協作，集成和專業化開辟出難以想象的途徑。同態加密消除了這一重大空白。由于商業可行性仍然是一個挑戰，令人信服的用例正在出現。在未來幾年，任何傾向于成為大數據分析卓越中心的組織都將別無選擇，只能接受同態加密。

加密及其局限性

加密是一種數字儲物柜，信息在被鎖定之前一直被保護。將純文本數據轉換為密文，并應用足夠復雜的算法，使得沒有解密密鑰就無法讀取數據。一旦分析，合規性或任何其他用例需要加密的數據，就必須將其轉換回可以損害安全性的純文本格式。

它通過允許以密文形式分析數據來解決核心弱點。早期的同態加密創新者Craig Gentry描述了這一過程，方法是通過手套來操縱已鎖定盒子的內容，手套可以通過盒子外部的端口進行訪問。

第三方很難訪問鎖定的內容或另一方正在處理的內容。一旦處理器完成分配的任務并且保管完好無損，此框將返回給控制器。

Gentry的論文可以實現同態加密，但是存在很大的障礙，那就是計算開銷。處理密文會產生大量開銷，因為計算是一點一點完成的。IBM聲稱它已經改善了處理開銷，現在運行速度比以前快了75倍。廣泛的替代方案顯著提高了處理速度。

同態加密的實際應用

同態加密能夠為生命科學行業提供一種保護知識產權的機制，同時在其他醫學研究中利用COVID-19的協作優勢。

它的用例也將用于金融服務，其中隨著相對高頻交易的優勢變得越來越困難，數據分析定義算法的成功或失敗變得越來越重要。國家安全和關鍵基礎設施還提供了引人注目的早期使用案例。

對于擁有數據托管權的數據控制者來說，將有新的機會與數據處理者進行互動，而當事方同時是數據的控制者和處理者時，則將具有協作的機會。協作機會提供了專業化的好處和“數據集合”的希望，在該集合中，成員可以定義使用條款并向成員公開輸出。

數據收集是安全市場的一個古老概念。例如，美國證券交易委員會（US Securities and Exchange Commission）在2005年規定，證券市場必須合作以傳播有關證券市場報價和交易的綜合信息。

如今，同態加密可以使競爭性金融組織能夠為這些來源提供替代方案，并集體創新以創建自己的專有市場數據產品。

隱私權需要重新審查

許多試圖利用大數據的力量的計劃都在資源限制，新興技術和法規方面掙扎。例如，金融監管機構在監視跨多個市場，資產類型和參與者的財務審計線索的負擔中掙扎。

盡管將數據匯總和分發給監管機構對于監視至關重要，但它在處理期間創建了高度敏感的未受保護數據寶庫，并且這種情況在多個監管機構中均會發生。除非在數據的整個生命周期中部署加密，否則這種大數據問題和風險可能會被用來操縱交易甚至動搖金融市場，而這種增長只會持續增長。此外，監管機構僅需要與危險信號相關的審計跟蹤，即可由其監控算法識別出全部可以完全加密的格式來完成。對隱私法規和數據分析價值的日益關注是醫療保健行業一直在努力解決的另一個問題。

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