Las búsquedas privadas en Internet siguen aumentando

La búsqueda verdaderamente privada en Internet, donde se pueden consultar las bases de datos mientras los términos y resultados de la búsqueda permanecen privados, sigue siendo un trabajo en progreso a medida que las empresas intentan equilibrar la velocidad y la seguridad.

Las empresas que desarrollan tecnologías de búsqueda privada se centran en hacer que los datos estáticos sean más utilizables mediante cifrado o enclaves seguros donde no se filtren ni se pierdan datos durante la consulta, recuperación y transmisión. Esta tecnología funcionaría como la búsqueda tradicional, donde el motor de búsqueda no puede leer la consulta de búsqueda ni utilizar los resultados de la búsqueda para publicar anuncios.

“La búsqueda privada en Internet es en cierto modo una especie de santo grial”, dice Vinod Vaikuntanathan, profesor de informática en el MIT y criptógrafo jefe de Duality Technologies, que está desarrollando su propia tecnología de búsqueda segura.

MongoDB y cifrado consultable

«Los clientes quieren tener control sobre sus datos y buscan formas más seguras de integrar herramientas como la búsqueda, que es particularmente importante en entornos regulatorios», dijo Kenn White, jefe de seguridad de MongoDB.

“Muchos clientes europeos están preocupados por el RGPD. Tenemos muchos bancos y bancos de inversión que se preocupan por el cumplimiento, ISO y PCI, pero en realidad se preocupan por el riesgo… están realmente centrados en las infracciones”, dice White.

La última versión de MongoDB, la versión 7.0, lanzada el año pasado, introduce una tecnología de búsqueda segura llamada cifrado consultableque, según White, está «mejorado para que puedas obtener una coincidencia exacta».

La versión anterior de MongoDB, 6.0, presentaba una tecnología llamada cifrado de campo, que cifraba información importante como números de tarjetas de crédito o de seguridad social. Se envía una consulta de búsqueda cifrada a la base de datos cifrada y se devuelve una respuesta segura. No se mantuvieron registros ni se expusieron datos en texto plano, y los piratas informáticos no tendrían acceso a los datos cifrados.

El nuevo MongoDB 7.0 ha hecho que las capacidades de búsqueda segura sean más flexibles, lo cual es importante para encontrar información más específica, como datos financieros anónimos. registros médicos electrónicos.

«Estamos mejorando eso ahora para que puedas hacer cosas como búsquedas de rango cifradas», dice White. “Puedes ingresar prefijos y sufijos o cualquier campo de texto que contenga una palabra específica, pero la base de datos aún está completamente cifrada. No tiene idea de lo que estás pidiendo”.

Fortanix y la IA generativa

En un enfoque diferente, Fortanix está introduciendo ofertas de búsqueda segura para búsquedas mediante IA generativa. Fortanix protege las indicaciones de consulta de IA, el contexto y el proceso de recuperación avanzado que permite a las empresas aprovechar los datos públicos y privados integrados en un modelo de lenguaje grande, dice Richard Searle, vicepresidente de informática confidencial de Fortanix.

Búsqueda privada de IA difiere de la búsqueda tradicional; Recupera datos de sistemas en constante aprendizaje conocidos como bases de datos vectoriales, que se basan en relaciones entre datos. En comparación con la búsqueda tradicional que extrae datos de bases de datos estáticas, existen muchas consideraciones al cifrar y proteger los datos.

La tecnología de Fortanix se basa en Computación confidencialSe trata de un enclave seguro basado en hardware donde se transportan los datos para su procesamiento. La tecnología se basa en una arquitectura de confianza cero integrada en el hardware, que solo otorga permiso a las aplicaciones validadas para acceder a la información.

Por ejemplo, Fortanix trabaja con proveedores para validar modelos de IA dentro de un enclave seguro. Los socios determinarán si es seguro implementar este modelo antes de ejecutarlo o intercambiar datos con él.

«Esto es particularmente relevante si estás utilizando un modelo de código abierto, tal vez de un repositorio de GitHub, y existe la posibilidad de que haya malware incrustado en él», dice Searle.

Fortanix también tiene planes para un producto de colaboración de datos confidenciales donde los clientes puedan anonimizar los datos y proporcionarlos en enclaves seguros. Los terceros pueden utilizar aplicaciones dentro del enclave seguro sin acceder a la información subyacente. Los datos se descifran, procesan, cifran y transportan al exterior en el enclave seguro, lo que dificulta la exfiltración. Los clientes controlan las claves criptográficas.

«Esto puede ser utilizado por una aplicación que utilice estos datos ya sea para entrenar un modelo o simplemente una búsqueda SQL estándar o tal vez algún análisis», dice Searle. «Ofrecemos orquestación para esta carga de trabajo mediante un flujo de trabajo de plantilla intuitivo».

Dualidad y cifrado basado en grid

Duality construye su propia capa de seguridad basada en una Cifrado basado en grid planificar. Como explica Vaikuntanathan, la tecnología implica colocar datos cifrados en una caja, que luego se envía al propietario de la base de datos. El propietario de la base de datos la divide en cuadros más pequeños de 1 (lo que implica una coincidencia) y 0 (lo que significa que no hay coincidencia) y luego utiliza matemáticas complejas para volver a empaquetar la respuesta en un cuadro cifrado que luego puede ser descifrado por un usuario.

“Si piensas en la base de datos como una colección de números, en realidad estoy seleccionando la fila correcta en la base de datos. Por supuesto, no sé qué estoy haciendo en todo este proceso; solo tenía los cifrados «Y cuando completo este proceso, tengo un cuadro con el resultado, lo cifro y se lo envío de vuelta. » dice Vaikuntanathan.

La caja de Duality se transporta a través de TLS, pero el enfoque Lattice es mejor para la búsqueda porque permite cálculos sobre datos cifrados. La tecnología tiene una ventaja de rendimiento sobre el ampliamente utilizado AES, que requiere que los datos se descifren antes de ejecutar consultas de búsqueda.

Muchos caminos, una meta

Sin embargo, la búsqueda privada no se trata sólo de cifrado o algoritmos de privacidad; Se trata más de cómo se procesan los datos y dónde se exponen durante el cálculo de las consultas de búsqueda, dice Alex Matrosov, director ejecutivo de Binarly.

El desafío será demostrar que la búsqueda es verdaderamente privada. Esta prueba puede resultar difícil dada la complejidad de la pila informática moderna, que incluye CPU, GPU y memoria, afirma Matrosov.

«La cuestión de las búsquedas privadas en Internet es complicada, porque incluso si intentamos garantizarlo en teoría y demostrarlo en papel, en la práctica todos los errores ocurrirán», dice Matrosov.