Enveil融资了1000万美元用于企业级同态加密

对加密数据进行分析、搜索和计算在历史上还不可能大规模实现。但是由于同态加密技术的出现,它在生产级别上变得可行。走在前沿的公司之一是Enveil,该公司由埃里森·安妮·威廉姆斯(Ellison Anne Williams)创立,她曾是美国国家安全局(National Security Agency)的高级研究员,也曾是约翰霍普金斯大学应用物理实验室(Johns Hopkins University of Applied Physics Laboratory)的高级科学家。在过去三年的大部分时间里,Enveil一直保持低调,但今天早上,它宣布在首轮融资中筹集了1000万美元,使其筹集的资金总额达到约1500万美元。

Williams表示,该融资C5 Capital牵头,万事达卡,Capital One Ventures,Bloomberg Beta和1843 Capital共同参与。这部分资金将使Enveil与与DataTribe,Bloomberg Beta,Thompson Reuters,USAA,In-Q-Tel和Refinitiv等战略支持者合作的产品线得以扩展。她补充说,这还将帮助公司在商业和政府市场培育吸引力,发展客户支持功能,并扩大销售团队。

“我们已经成功地创建了一个市场,巩固了客户用例,执行了企业部署,并扩展了我们保护数据使用的能力,无论是在哪里,还是在今天,”Williams说。“我们很荣幸能与这个强大的投资者团队合作,他们既认可我们领先的技术能力,也认可我们在这类数据保护方面趋同的、跨职能的要求。”

同态加密并不是什么新鲜事——IBM研究员Craig Gentry在2009年开发了第一个方案——但近年来,随着计算能力和效率的提高,同态加密得到了越来越多的关注。它基本上是一种密码学,允许对使用算法(也称为密文)加密的明文(文件内容)进行计算,以便生成的加密结果与在未加密文本上执行的操作结果完全匹配。使用这种技术,一个“加密网络”(例如,任何可以应用于加密数据的学习型神经网络)可以对数据执行计算,并将加密后的结果返回给一些客户端,然后客户端可以使用从未公开共享的加密密钥来解密返回的数据并得到实际结果。

实际上,同态加密库还没有完全利用现代硬件,它们至少比传统模型慢一个数量级。但是像cuHE(一个加速的加密库)这样的新项目,声称在各种加密任务上比以前的实现速度快12到50倍。此外,近几个月来,分别建立在Facebook的PyTorch机器学习框架和TensorFlow上的PySyft和tf-encrypted库也取得了长足的进步。还有一些抽象层,比如HE-Transformer,它是nGraph (Intel的神经网络编译器)的后端,在一些密码集上提供领先的性能。

Enveil基于API的产品—ZeroReveal—位于敏感数据之上,不需要对底层计算环境进行任何更改。它与现有的服务一起工作,补充了静态数据和传输中的数据加密技术,同时提供了同态加密的风格,迄今已获得13项专利申请。

ZeroReveal是一个两方设置,包括ZeroReveal客户端应用程序(它位于企业客户的网络中)和ZeroReveal服务器应用程序(它部署在数据驻留的地方)。这些应用程序作为点对点的代理,确保无论系统架构、数据存储格式或应用程序代码如何,诸如本地和云分析之类的交互内容始终受到保护。

同态加密的热情催生了一大批初创企业,到2027年,它们的总价值估计将达到2.683亿美元。总部位于新泽西州纽瓦克市的Duality Technologies最近吸引了英特尔(Intel)旗下一家风险投资公司的投资。该公司将其同态加密平台宣传为“众多”企业(尤其是受监管行业的企业)的隐私保护解决方案。2019年3月,总部位于巴黎的Cosmian为一款数据加密产品筹集了140万欧元(约合150万美元),该产品将功能加密和同态加密结合起来。

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