Российское образование мирового класса!

Цель Проекта 5-100 – максимизация конкурентной позиции группы ведущих российских университетов на глобальном рынке образовательных услуг и исследовательских программ.

НОВОСТИ


Ученые ЮУрГУ обеспечивают защиту данных в облачных хранилищах

12 мая 2021 года

В рамках проведения в России Года науки и технологий каждый месяц имеет свою определенную тематику. Май посвящен вопросам безопасности, и особое внимание уделено цифровой сфере.

В связи с ежегодно растущим спросом на облачные хранилища решение вопроса о защите данных приобретает особую важность. В современных хранилищах данные размещены в зашифрованном виде. Однако для обработки и анализа информации необходима ее дешифровка, а это существенно повышает риск утечки.

Специалисты ЮУрГУ из Научно-исследовательской лаборатории проблемно-ориентированных облачных сред (Высшая школа электроники и компьютерных наук) провели фундаментальные исследования в изучении вопросов защиты данных в облачных хранилищах. В основе исследований лежит возможность обработки данных без необходимости их дешифровки. Этот процесс позволит обеспечить безопасную обработку нейронными сетями защищенных данных на открытых облачных ресурсах.

Ключевым аспектом для ученых университета стала реализация собственных методов и подходов для решения задачи машинного обучения при работе с зашифрованными данными. Работа в этой сфере проводится руководителем лаборатории профессором Андреем Черных и постдоком Хорхе Марио Кортез-Мендозой.

«Одним из наиболее частых примеров задач, которые решаются в рамках виртуальных центров обработки данных, являются задачи обработки данных методами машинного обучения, в частности – нейронными сетями. Для обработки данных классическими методами нейронных сетей требуется расшифровка. В рамках начального этапа исследования мы анализируем существующие подходы, которые позволяют обеспечить обработку данных средствами нейронных сетей без необходимости их дешифровки», – объяснил к. ф.-м. н., директор ВШ ЭКН Глеб Радченко.

Кроме того, специалисты университета совместно с коллегами из научно-исследовательского центра CICESE (Мексика), Института системного программирования РАН (г. Москва), Северо-Кавказского федерального университета (г. Ставрополь) и МФТИ (г. Москва) впервые выполнили работу по сравнению нейронных сетей, обеспечивающих сохранность данных благодаря использованию гомоморфного шифрования, не требующего дешифровки данных при операциях с ними. В опубликованной работе ученые описали фундаментальные концепции систем обработки данных без необходимости их дешифровки, выявили современные механизмы работы, описали существующие открытые проблемы и пути их решения, связанные с гомоморфным шифрованием и машинным обучением. Данное теоретическое исследование позволит не только расширить понимание задач за счет разработки новых теорий и алгоритмов, но и существенно улучшить наработанную в данном вопросе теоретическую базу.