Brave açık kaynaklı web tarayıcısının arkasındaki geliştiriciler, gizliliği koruyan yeni bir veri sorgulama ve alma sistemini ortaya çıkardı. FrodoPIR.
Şirket, fikrin teknolojiyi güvenli tarama, ihlal edilen veritabanlarına karşı parola kontrolü, sertifika iptal kontrolleri ve akış gibi çok çeşitli kullanım durumları oluşturmak için kullanmak olduğunu söyledi.
Şemaya FrodoPIR adı verilir, çünkü oJ’deki karakterlere atıfta bulunarak “müşteri, tıpkı Frodo’nun Sauron’dan gizli kalması gibi, sunucuya gizli sorgular gerçekleştirebilir”. RR Tolkien’in Yüzüklerin Efendisi.
Özel bilgi alımının kısaltması olan PIR, kullanıcıların (aka istemciler) sahibine hangi öğenin seçildiğini açıklamadan bir veritabanı sunucusundan bir parça bilgi almasını sağlayan bir kriptografik protokoldür.
Başka bir deyişle amaç, hizmet sağlayıcının arama kriterlerine göre kişiselleştirilmiş öneriler veya hedefli reklamlar sunmak için kullanıcının arama geçmişinden çıkarım yapmasına izin vermeden bilgi (örneğin yemek pişirme videoları) için bir platformu sorgulayabilmektir.
Bunu gerçekleştirmenin bir yolu, özel bir anahtara erişim gerektirmeden doğrudan şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplama yapılmasına izin veren homomorfik şifreleme adı verilen bir yaklaşım kullanmaktır.
Ancak bu tür yöntemleri etkileyen yaygın bir sorun, “bant genişliği veya her bir istemci sorgusunu işlemek için harcanan süre açısından pahalı” olmalarıdır ve bu da onları gerçek dünyadaki dağıtımlar için engelleyici kılar.
İşte burada FrodoPIR devreye giriyor. İki aşamadan oluşuyor, bir çevrimdışı hazırlık adımı ve istemcinin şifrelenmiş sorguları sunucuya ilettiği bir çevrimiçi adım.
Sunucu daha sonra, kullanıcının gerçekte neyi sorguladığını öğrenmeden, sorgunun veritabanında bulunup bulunmadığına bağlı olarak pozitif veya negatif bir değer döndürmeyi seçer.
“1 milyon KB öğeden oluşan bir veritabanı için performans açısından FrodoPIR şunları gerektirir: <1 second for responding to a client query, has a server response size blow-up factor of > 3.6x ve müşteri sorgularını yanıtlamak için finansal maliyetler ~ 1 $,” dedi Brave, projenin GitHub açıklamasında.
Google Açık Kaynakları Gizliliği Artıran İki Teknoloji (PET’ler)
Gelişme, Google’ın Federated Learning ve Differential Privacy’nin ötesindeki tekniklere erişimi demokratikleştirmeye yönelik devam eden çabalarının bir parçası olarak gizliliği artıran iki teknolojiyi (PET’ler) açık kaynak olarak kullandığını söylemesiyle geldi.
Bu, videolarda bulunan araç plakaları gibi nesneleri bulanıklaştırmak için tasarlanmış Magritte adlı yeni bir makine öğrenme aracının yanı sıra Tam Homomorfik Şifreleme (FHE) Transpiler’deki verimlilik iyileştirmelerinden oluşur.
Kaynaktan kaynağa derleyici veya çevirmen olarak da bilinen aktarıcı, kişisel olarak tanımlanabilir verilere herhangi bir erişim olmadan şifrelenmiş bilgiler üzerinde hesaplama tabanlı sorgular çalıştırmak için tasarlanmıştır.
Google, PET’lerin “daha geniş geliştirici topluluğuna (araştırmacılar, hükümetler, kar amacı gütmeyen kuruluşlar, işletmeler ve daha fazlası) gizlilik özelliklerini kendi çalışmalarında dağıtmak ve geliştirmek için yeni yollar sağlayacağını” belirtti.