מה הייתם עושים אם בזמן ההמתנה לרופאת המשפחה, לצד רשימת המטופלים, הייתה מופיעה ההודעה הבאה: "אנו עשויים לשתף את המידע שתחלקו עם הרופאה עם מטופלים אחרים, לפי ראות עינינו"? האם הייתם מתלבטים באשר למידע שהייתם חולקים עם הרופאה? האם הייתם נשארים, או אולי שוקלים לוותר על הביקור? עולם הרפואה אינו עושה שימוש כזה בפרטיותנו, אולם עיון בתנאי השימוש של כלי הבינה המלאכותית הפופולריים כיום, מעלה שזו בדיוק ההתחייבות לפרטיות, או אי ההתחייבות לפרטיות, שכלים אלו מעניקים.
אנחנו, כאנשים פרטיים, יכולים להחליט בקלות האם ברצוננו להשתמש בכלים של Generative AI דוגמת (Chat GPT) באופן חשוף או להדיר רגלינו מהם. אך דילמת השימוש שבפניה עומדים חברות, ארגונים ורשויות ממשלתיות הינה מורכבת יותר. כלי הבינה המלאכותית מאפשרים לארגונים הללו פריצות דרך משמעותיות בזכות יכולתם לנתח מאגרי מידע גדולים ולייצר מענה מהיר לשאלות המשתמשים. השימוש בהם מקנה יתרון אסטרטגי של ממש. עם זאת, עצם השימוש בכלים אלה עשוי לחשוף מידע רגיש. אין זה פלא, שהמוסדות הפיננסיים המובילים בעולם ואף חברות ענק דוגמת Samsung אסרו על השימוש בכלים אלה לאחר תקריות של זליגת מידע סודי.
איום תמידי על המידע הפרטי
שיתוף רחב היקף של ידע אנושי, כמו למשל מידע רפואי, עשוי להיות בעל ערך רב בקידום הידע לטובת כולנו. אולם כיום, בשל התשתיות הקיימות, שיתוף זה כרוך בוויתור על פרטיותנו. התשתיות הנוכחיות, אשר מעניקות את הכלים לניתוחים המבוססים על למידת מכונה, הינן תשתיות הענן וכלי הבינה המלאכותית. הם מאפשרים כריית מידע, ניתוח נתונים והפקת תובנות בזמן אמת, אך לא מספקים הגנה על המידע הפרטי שמצוי בהם. כלי התקשורת מדווחים, כי מידי יום זולגים מספרי כרטיסי אשראי, סיסמאות, מספרי זהות ואף תיקים רפואיים ממאגרי מידע. ההערכה הינה שבשל קושי באבטחת מידע נפרצות בכל שעה כ-4,000 רשומות פרטיות. ענקיות הטכנולוגיה עצמן נקנסו כיוון שלא הצליחו להגן על המידע הפרטי שברשותן. לאחרונה, מטא נקנסה ב-1.3 מיליארד דולר, אמזון ב-700 מיליון דולר וגוגל ב-400 מיליון דולר בקירוב. בשל האיום התמידי על המידע הפרטי והרגיש נמנע מענפים ותעשיות שלמות, לרבות מוסדות ממשלה ורשויות, השימוש בכלים המתקדמים המצויים בענן.
מענה מלא לאבטחת המידע
הפקת ידע מתוך נתונים הינו כלי יקר ערך. עולם הרפואה הוא דוגמה אחת לכך, אולם הפקת ידע יכולה להוות כלי משמעותי ביותר גם בשירות המדע, בשירות לוחמה בטרור ובמאבק בפשע בין-לאומי. שימוש זה אינו ישים בשל בעיות האבטחה. החלופה בצורתה של בניית מערך מקומי של נתונים, אינה פרקטית בשל העלויות הכבדות הכרוכות בהקמתו ותפעולו. כל אלו מבהירים, שהאתגר האמיתי ליישום כלים מתקדמים הזמינים בטכנולוגיות ענן, הוא אתגר שמירת פרטיות המידע. הגנה מלאה פירושה הגנה על המידע לאורך כל שלביו: במנוחה, בתנועה ובעת השימוש (at rest, in transit, in use). טכנולוגיות אבטחת המידע הקיימות נותנות מענה חלקי בלבד. חלקן מאפשרות מענה מותאם לתנאים ייחודיים שאינו ניתן ליישום בסדר גודל נרחב. אחרות מאפשרות הגנה על השלבים בהם המידע מצוי במנוחה או בשליחה, אך לא כאשר הוא מצוי בשימוש.
הטכנולוגיה היחידה המעניקה מענה מלא לאבטחת המידע בכל שלביו הינה הצפנה הומומורפית מלאה (Fully Homomorphic Encryption) או בקיצור FHE. טכנולוגיה זו מאפשרת ניתוח מידע מוצפן. לצורך ההמחשה – נניח שברצוני לקבל חיזוי לגבי מצבי הרפואי. לשם כך, אוכל להצפין את התיק הרפואי שלי ולהעלות את המידע המוצפן לענן. שם יעבור התיק ניתוח שתוצאותיו המוצפנות יוכלו להיות מפוענחות רק על-ידי. התיק הרפואי הגלוי שלי כלל אינו נמצא בענן, אלא רק גרסתו המוצפנת אשר תתפענח, כאמור, על-ידי בלבד. טכנולוגיה מסוג זה מספקת אבטחה מלאה בכל שלבי המידע, אינה מצריכה תנאים ייחודיים וניתן ליישמה בסדר גודל רחב.
בנוסף, הצפנה זו הינה ייחודית בכך שניתן יהיה ליישמה ללא סכנת פריצת הצפנה גם בעידן המחשוב הקוונטי. היסודות ל- FHE הונחו בשנות ה-70' של המאה הקודמת ובעשור האחרון בוצעה פריצת דרך מתמטית שאפשרה יישום מעשי של טכנולוגיה זו. בשל כך, ארגוני ענק דוגמת גוגל, מיקרוסופט, מטה, IBM ואחרים הקימו צוותים שמטרתם קידום יישומה של FHE למטרות מסחריות.
התחלה של פריצת דרך
יישום טכנולוגיית FHE יוביל לפריצת דרך בתחומים בעלי השפעה מכרעת על חיינו האישיים ואף על עתידה של האנושות. ניתן יהיה לחקור פרוטוקולים של טיפולי סרטן כדי לאתר התאמה מדויקת בין פרוטוקול טיפולי לפרופיל מטופל מבלי להפר את פרטיותו. בנקים וגופי אכיפה פיננסיים יוכלו לאתר הונאות בעת התרחשותן ולעצור אותן. רכבים מקושרים יוכלו לשלוח מידע, אשר ינותח ויתריע מבעוד מועד על סכנות בעת התהוותן. דוגמאות אלו הינן אחדות מני רבות היכולות להוות התחלה של פריצת דרך בקידום הידע האנושי.
בשל כל האמור לעיל, ארגונים גדולים חוקרים ומיישמים כיום את נושא ההצפנה ההומומורפית המלאה. אחד האתגרים שנותרו ביישומה, הוא כוח המחשוב הנדרש עבורה. כוח זה מוערך כגדול פי-מיליון מביצועי המחשוב הקיימים כיום במעבדים נפוצים. תחת הבנות אלה ובראייה זו של העתיד, אנו מפתחים את המעבד הראשון המיועד ליישום טכנולוגיית FHE. מעבד זה הינו בעל מהירויות עיבוד שיאפשרו עיבוד נתונים של מידע בעודו מוצפן והגנה מלאה על פרטיות המידע. מאמץ פיתוח המעבד מהווה נדבך קריטי ביכולת ליישם טכנולוגית פרטיות ובכך מצטרף ליוזמה ולעשייה העולמית הרבה והראויה הקיימת בתחום חשוב זה.
הכותב הוא סמנכ"ל הטכנולוגיות (CTO) ומייסד שותף בחברת Chain Reaction, המפתחת טכנולוגיות חומרה לתחום הבלוקצ'יין והפרטיות
