KYC с сохранением конфиденциальности: FHE и Didit (RU)

Императив конфиденциальности: Традиционная процедура KYC часто предполагает обмен конфиденциальными персональными данными, что создает значительные риски для конфиденциальности и увеличивает бремя соблюдения нормативных требований, таких как GDPR.

Перспективы FHE: Полностью гомоморфное шифрование (FHE) предлагает революционный подход, позволяя выполнять проверки личности непосредственно с зашифрованными данными, обеспечивая конфиденциальность данных на протяжении всего процесса.

Препятствия на пути внедрения: Несмотря на свой потенциал, FHE в настоящее время является сложным и ресурсоемким, что создает значительные проблемы для практического внедрения KYC в реальном времени.

Немедленное решение от Didit: Didit предлагает надежное, сохраняющее конфиденциальность решение KYC уже сегодня благодаря модульной, основанной на ИИ платформе с настраиваемым хранением данных и безопасной обработкой, предлагая практическую альтернативу текущим ограничениям FHE.

Растущая потребность в конфиденциальности в KYC

В современном цифровом мире проверка личности (KYC) является обязательным требованием для компаний в различных секторах, от финансов до игр. Однако этот процесс часто включает сбор и хранение огромных объемов конфиденциальных персональных данных, таких как удостоверения личности государственного образца, биометрическая информация и подтверждение адреса. Это централизованное хранение данных создает значительные уязвимости, делая организации привлекательными целями для кибератак и утечек данных. Более того, строгие правила защиты данных, такие как GDPR и CCPA, предусматривают огромные штрафы за несоблюдение, вынуждая компании пересматривать свою практику обработки данных.

Основная задача заключается в балансировании потребности в надежной проверке с фундаментальным правом на конфиденциальность. Как компании могут точно проверять личности и предотвращать мошенничество, не раскрывая наиболее личную информацию своих пользователей? Эта дилемма подтолкнула к поиску передовых криптографических решений, среди которых полностью гомоморфное шифрование (FHE) становится многообещающим, хотя и сложным, претендентом.

Понимание полностью гомоморфного шифрования (FHE)

Полностью гомоморфное шифрование (FHE) — это революционная криптографическая техника, которая позволяет выполнять вычисления непосредственно с зашифрованными данными без предварительной их расшифровки. Представьте, что вы можете запустить алгоритм на зашифрованной дате рождения пользователя, чтобы проверить, старше ли он 18 лет, или сравнить зашифрованное селфи с зашифрованным документом, удостоверяющим личность, при этом никогда не раскрывая базовую конфиденциальную информацию. Эта возможность делает FHE настолько мощным для приложений, сохраняющих конфиденциальность.

В контексте KYC FHE теоретически может обеспечить:

• Анализ зашифрованных документов: Документ, удостоверяющий личность, может быть отсканирован и зашифрован, при этом все последующие операции OCR, извлечение данных и проверки на мошенничество выполняются с зашифрованными данными.
• Частное биометрическое сопоставление: Зашифрованное сканирование лица пользователя может быть сопоставлено с зашифрованным эталонным изображением (например, из удостоверения личности) без раскрытия какого-либо изображения в открытом виде.
• Конфиденциальный скрининг AML: Имена и другие личные идентификаторы могут быть проверены по санкционным спискам, оставаясь зашифрованными, предотвращая утечку данных к поставщику скрининга.

Потенциал FHE для переопределения конфиденциальности данных в KYC огромен, предлагая будущее, в котором личные данные остаются постоянно зашифрованными, даже во время обработки.

Текущие проблемы реализации FHE в KYC

Хотя теоретические преимущества FHE очевидны, его практическая реализация для реальных сценариев KYC все еще находится на начальной стадии. Основные препятствия включают:

1. Вычислительные накладные расходы: Операции FHE значительно более ресурсоемки, чем операции с открытым текстом. Это приводит к гораздо более длительному времени обработки и требует значительных вычислительных ресурсов, что делает его непрактичным для потребностей проверки в реальном времени, требующих мгновенных результатов.
2. Сложность разработки: Разработка и развертывание приложений на основе FHE требует высокоспециализированных криптографических знаний. Кривая обучения крутая, а инструменты и фреймворки все еще развиваются.
3. Проблемы масштабируемости: Масштабирование решений FHE для обработки больших объемов транзакций, типичных для современных платформ проверки личности, представляет собой огромную проблему. Требования к ресурсам могут быстро стать непомерными.
4. Ограниченные практические варианты использования: Хотя FHE может выполнять произвольные вычисления, адаптация его к конкретным, часто сложным алгоритмам, используемым при проверке личности (таким как расширенный OCR, обнаружение живости и биометрическое сопоставление), является монументальной задачей, которая все еще находится в стадии исследований.

По этим причинам FHE пока не является жизнеспособным решением для большинства компаний, стремящихся внедрить KYC с сохранением конфиденциальности сегодня. Отрасли нужны практичные, надежные и немедленно развертываемые решения, которые решают проблемы конфиденциальности без ущерба для скорости, точности или экономической эффективности.

Создание KYC с приоритетом конфиденциальности без FHE (пока)

Даже без FHE компании могут внедрять решения KYC с высоким уровнем конфиденциальности, используя проверенные методы и расширенные возможности платформы. Главное — минимизировать сбор данных, шифровать данные в состоянии покоя и при передаче, внедрять строгий контроль доступа и предоставлять пользователям прозрачность и контроль над своими данными.

Например, продукт Didit для оценки возраста разработан с учетом конфиденциальности, позволяя проверять возраст без раскрытия личных данных. Аналогичным образом, наши продукты для проверки личности и обнаружения живости созданы с учетом безопасности и конфиденциальности, обрабатывают данные в безопасных средах и предлагают настраиваемые политики хранения данных. Выступая в качестве обработчика данных, Didit позволяет компаниям (контролерам данных) определять, как долго хранятся входные данные проверки, выходные данные и производные результаты. Этот контроль имеет решающее значение для выполнения требований GDPR и других обязанностей по защите данных.

Кроме того, для глобальных операций необходимы решения, предлагающие обработку внутри страны и надежные подтверждения соответствия (такие как DPA и TOM). Основное внимание должно уделяться безопасному обращению с данными, минимизации сроков хранения и обеспечению соблюдения требований к месту хранения данных.

Как Didit помогает

Didit находится на переднем крае предоставления решений для проверки личности, ориентированных на конфиденциальность, позволяя компаниям соблюдать нормативные требования и защищать данные пользователей, не дожидаясь созревания FHE. Наша модульная платформа, основанная на ИИ, предлагает немедленные и действенные функции конфиденциальности:

• Настраиваемое хранение данных: Didit позволяет вам точно контролировать, как долго хранятся данные проверки, от 1 месяца до 10 лет, или даже включить удаление по запросу. Это гарантирует соблюдение ваших конкретных нормативных обязательств и политик конфиденциальности, делая вас контролером данных, в то время как Didit выступает в качестве безопасного обработчика данных.
• Безопасная обработка данных: По умолчанию данные обрабатываются в ЕС, с корпоративными опциями для обработки внутри страны (локальное хранение данных) для дальнейшего решения проблем суверенитета.
• Модульная архитектура: Наша платформа разработана с учетом конфиденциальности по умолчанию. Вы можете выбирать только те проверки личности, которые вам нужны, минимизируя сбор данных. Например, используйте нашу оценку возраста для проверки возраста с сохранением конфиденциальности или проверку личности со строгим хранением для полного KYC.
• Подход, ориентированный на разработчиков: Didit предоставляет чистые API и консоль администрирования без кода, что позволяет беспрепятственно интегрировать и детально контролировать потоки данных и настройки конфиденциальности.
• Бесплатный базовый KYC: Начните с бесплатной базовой проверки личности, что позволит вам внедрить надежные, учитывающие конфиденциальность процессы с первого дня без предварительных инвестиций. Наша модель оплаты за успешную проверку и отсутствие платы за настройку обеспечивают экономическую эффективность.

Хотя FHE представляет собой захватывающее будущее, Didit предлагает практичные, безопасные и ориентированные на конфиденциальность решения KYC, необходимые компаниям сегодня, позволяя им эффективно строить доверие и обеспечивать соответствие требованиям.

Готовы начать?

Готовы увидеть Didit в действии? Получите бесплатную демонстрацию сегодня.

Начните бесплатно проверять личности с помощью бесплатного уровня Didit.