記得幾年前, IBM 要推動生醫計算平台, 他們想將大部分的生物資訊工具重新實作在她們的平台上, 藉由統一的 interface, 建立一套 re-configurable framework. 那個時候有來我們學校演講. 不過似乎沒有得到什麼回響. 有人說因為生物學家會怕 data 外流. 這篇文章又讓我想到當初那個問題 :)
Could Computing 上也會碰到這樣的問題, 所以 Lipton 說要用 Homomorphic encryption 來解決這個問題.
In 2009, the first fully homomorphic cryptosystem was constructed by Craig Gentry[4] using lattice-based cryptography, as announced by IBM on June 25.[5][6] His scheme can potentially support an unbounded number of additions and multiplications. The computational time only depends linearly on the number of operations performed. However, the computation time and ciphertext size increase sharply as one increases the security level開玩笑地說, 我們可以把我們要解的問題轉換為另一個問題. 不過當然這還有時間複雜度的問題啦! Lipton 的例子有幾個好處, 因為我們有 LP solver, 所以這是通用的轉換. 而且系統管理員無法從 input 和 執行的程式猜到你在做什麼?
目前我們可能會假設會放到雲端的都是非常高計算量的問題, 可是如果是 input 很大, 但是沒有很高的時間複雜度時呢? 或許我們只是想跑一些 O(n^2), O(n^3) 的程式時該怎麼辦?
我覺得這個問題其實跟 Privacy Preserving Data Mining 是很類似的.
我們可以相信代管公司嗎? 我們可以相信 analyzer 嗎? 我們可以相信系統管理員嗎? 甚至, 我們可以相信編譯器嗎?
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