Специалисты Северо-Кавказского федерального университета создают технологии для повышения безопасности облачных вычислений. Проект по разработке методов оптимизации алгоритмов шифрования в облачных сервисах получил поддержку Российского научного фонда, сообщили в пресс-службе СКФУ. Исследование под названием «Новые технологии для проектирования облачных сервисов машинного обучения, сохраняющих конфиденциальность» будет реализовываться до 2028 года. Руководит работой доктор физико-математических наук, заведующий кафедрой вычислительной математики и кибернетики СКФУ Михаил Бабенко. «Мы столкнулись с серьезной проблемой: как обеспечить безопасность моделей машинного обучения и данных, которые используются для их обучения, когда обработка происходит на удаленных серверах. Гомоморфное шифрование обеспечивает максимальный уровень безопасности, но имеет существенный недостаток — значительное увеличение времени обработки данных. Именно над решением этой проблемы мы сейчас работаем», — отмечает специалист. В основе исследования лежит технология гомоморфного шифрования — метода защиты информации, позволяющего производить вычисления над зашифрованными данными без необходимости их дешифрования. Ученые стремятся разработать методы кодирования, обеспечивающие высокую производительность при сохранении надежной защиты и снижении нагрузки на вычислительные системы. Важность проекта подчёркивает и ректор СКФУ Дмитрий Беспалов. «Наши ученые занимаются развитием одной из самых технологичных платформ будущего — облачными сервисами. Скорость внедрения этих технологий в жизнь обычных пользователей, бизнеса и государственных структур зависит, в том числе, от скорости расчетов и безопасности. Подчеркну, что создание отечественных решений в области искусственного интеллекта и обработки больших данных входит в число приоритетов научно-технического развития», — рассказал руководитель вуза. По завершении проекта будет создана комплексная система сбора и обработки информации, объединяющая все разработанные решения в единую инфраструктуру. «В результате мы планируем получить комплексный инструмент, решающий все поставленные научные задачи и обеспечивающий высокий уровень защиты данных при сохранении оптимальной производительности системы», — подытожил Михаил Бабенко. По мнению учёных, результаты проекта найдут применение в различных отраслях: от банковского сектора до медицинских учреждений, где требуется конфиденциальная обработка данных.
