Учёные Северо-Кавказского федерального университета при поддержке Российского научного фонда создали протоколы оптимизации алгоритмов шифрования в облачных сервисах, которые увеличивают скорость обработки зашифрованных данных в 30 раз при сохранении безопасности.
Исследовательская группа под руководством доктора физико-математических наук Михаила Бабенко, заведующего кафедрой вычислительной математики и кибернетики СКФУ, работает над решением проблемы защиты моделей машинного обучения и данных при обработке на удалённых серверах.
«Мы столкнулись с серьёзной проблемой: как обеспечить безопасность моделей машинного обучения и данных, которые используются для их обучения, когда обработка происходит на удалённых серверах», — отметил Михаил Бабенко.
Результаты превзошли первоначальные планы увеличить производительность более чем в 10 раз. Такого эффекта удалось достичь благодаря применению двух ключевых методов: квантизации и дистилляции.
Квантизация преобразует весовые коэффициенты моделей, существенно сокращая потребление памяти без ухудшения качества работы системы. Метод основан на переводе непрерывных данных в дискретные формы с сохранением основных характеристик.
Дистилляция создаёт компактные версии моделей машинного обучения, которые поддерживают первоначальные показатели точности при значительно меньших затратах ресурсов.
Разработанная система продемонстрировала высокую устойчивость к различным видам атак. Тестирование включало разные сценарии атак на модели машинного обучения и криптографические протоколы.
«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.
Особенность проекта заключается в возможности обрабатывать данные в зашифрованном виде, сохраняя высокую точность результатов при минимальных затратах ресурсов. Система интегрируется с современными протоколами шифрования, включая гомоморфное.
В настоящее время исследователи создают рабочий прототип, разрабатывая специализированные библиотеки и компоненты системы. Особое внимание уделяется оптимизации процессов сбора и обработки информации.
Технология найдёт применение в различных сферах — от банковского сектора до корпоративных систем обеспечения безопасности бизнес-процессов.
Завершение создания полноценного продукта запланировано на 2028 год. Внедрение новой технологии может революционизировать подходы к защите данных в цифровой среде, объединяя безопасность с высокой производительностью.
Отечественные решения в области облачных вычислений и хранения информации способствуют развитию интернета вещей, работы с большими данными, систем искусственного интеллекта и внедрению мобильных сетей на основе 5G-технологий. | 
Войти
