genomi privacy

Può salvare una vita, capire la predisposizione di qualcuno a sviluppare il cancro o trovare parenti perduti da tempo: il sequenziamento del genoma ha fatto molta strada da quando il genoma umano è stato sequenziato per la prima volta nei primi anni 2000. Ad oggi questo processo di determinazione del codice genetico completo di qualcuno sta diventando sempre più routine.

Migliaia di sopravvissuti al Covid-19 stanno ora mappando il loro genoma, nel tentativo di aiutare i ricercatori a capire come il trucco genetico specifico potrebbe influenzare la suscettibilità di una persona al virus. Mentre vedere il DNA di altri può aiutare a prevenire e curare molte malattie ottenere l’impronta genetica rivela anche le informazioni personali di quell’individuo codificate nel genoma. Questo è l’enigma intorno al futuro della medicina di precisione.

 

Tecnologia, un nuovo metodo in grado di preservare la privacy dei genomi

Qualunque sia l’obiettivo, la mappatura e il sequenziamento del genoma mettono a rischio la nostra privacy. Ciò non è di certo giusto; C’è un modo per oscurare completamente i record del DNA di qualcuno pur mantenendo i dati utili, crittografandoli. Una crittografia di nuova generazione che è così sicuro che anche i futuri computer quantistici non saranno in grado di decifrarlo.

Con questa nuova tecnologia i dati non vengono mai decrittografati. Le informazioni sono codificate in modo tale da rimanere crittografate tutto il tempo sia quando vengono trasmesse o quando sono in memoria sia durante qualsiasi calcolo. I dati rimangono confusi per preservare la privacy durante l’elaborazione e in modo che anche le persone che gestiscono i dati non possano conoscerne il contenuto.

Il destinatario deve semplicemente decrittografare i risultati con una chiave segreta speciale e quella mossa non rivela alcuna informazione sulla fonte. Anche quando i computer quantistici diventano abbastanza potenti da rompere la crittografia moderna, violando facilmente i tipici algoritmi di crittografia, non saranno in grado di rompere la crittografia omomorfica. Questo perché la nuova tecnologia si basa sulla matematica dei reticoli.

 

Matematica dei reticoli

Questi schemi nascondono i dati all’interno di tale raccolta, a una certa distanza da un punto. Calcolare la distanza di un messaggio crittografato da un punto reticolare è estremamente difficile sia per un computer quantistico che per un computer tradizionale. La crittografia omomorfica affronta anche il problema della condivisione dei dati, fondamentale a causa delle normative europee GDPR, delle leggi sulla privacy specifiche di un paese o persino dei regolamenti di un’azienda.

Attualmente, i requisiti computazionali di FHE sono molto maggiori rispetto alla tipica crittografia moderna, rendendo il processo molto, molto più lungo. Tuttavia la tecnologia continua a migliorare e nel prossimo futuro è probabile che diventi abbastanza veloce per molte applicazioni diverse.

Foto di Pete Linforth from Pixabay