Истории

Зачем изучать большие данные: рассказывает эксперт в ИТ и криптографии Анатолий Темкин

Эксперт в области криптографии и анализа данных — об опасностях и возможностях big data

21 июля 2017, 15:09

Зачем изучать большие данные: рассказывает эксперт в ИТ и криптографии Анатолий Темкин

Профессор Бостонского университета — одного из самых престижных высших учебных заведений США, — заведующий кафедрой компьютерных наук колледжа Метрополитен при Бостонском университете, автор лучших онлайн-курсов по информационным технологиям и криптографии, Анатолий Темкин рассказал Rusbase о возможностях и опасностях, с которыми сталкивается наука о больших данных.

Анатолий Темкин родился в Москве, закончил мехмат МГУ и защитил диссертацию по математике. Он преподавал в Московском институте электронного машиностроения (ныне — Московский институт электроники и математики — прим. ред.) до тех пор, пока перестройка не начала набирать обороты. В 1987 году Анатолий Темкин эмигрировал в США, где его пригласили преподавать в самом именитом университете Бостона.

Фото: Rusbase

Бостон и преподавание

В 1989 году Темкин начал преподавать компьютерные науки для студентов бакалавриата и аспирантуры Бостонского университета.

В 2004 году он удостоился внутренней премии Бостонского университета Metcalf Cup за выдающиеся достижения в преподавании. Темкина избрали из 3500 профессоров. За 35-летнюю историю премии он стал первым иностранцем, который ее получил.

Бостонский университет. Фото: photogenica.com

Еще 14 лет назад Темкин разработал магистерский онлайн-курс, который содержал в себе все материалы для обучения студентов. Курс под названием «Количественные методы в компьютерных информационных системах» полностью состоял из онлайн-лекций, семинаров и заданий. Каждый раздел сопровождался пятиминутным видео по теме. Это была первая программа такого рода, почти за десять лет до появления Coursera и других популярных образовательных платформ.

Кадры из онлайн-курсов Анатолия Темкина. Источник

В течение последних четырёх лет курс Темкина входит в пятерку лучших курсов в области информационных технологий в США. В 2017 году программа Бостонского университета вошла в топ-10 программ по большим данным.

Кроме этого профессор разработал курсы по криптографии для аспирантов Бостонского университета. По ним же обучали сотрудников одной из крупнейших компаний по компьютерной безопасности в США — RSA Security.

Начиная с 2013 года Анатолий Темкин заведует кафедрой компьютерных наук колледжа Метрополитен — одного из 17 образовательных учреждений, входящих в состав Бостонского университета.

Фото: Анатолий Темкин

Мы спросили Анатолия Темкина, зачем изучать большие данные, какие угрозы несут в себе огромные массивы информации, и что он выбирает: конфиденциальность или безопасность.

Конфиденциальность или безопасность?

Печально, что сейчас мы должны выбирать между безопасностью и конфиденциальностью, вместо того чтобы иметь и то, и другое... Лично я бы выбрал безопасность в отношении конфиденциальности. Компании обязаны защищать доверенные им персональные данные независимо от того, как обрабатывается информация.

Обеспечение приватности и безопасности личных данных — одна из наиболее существенных проблем, которые должны быть решены при использовании больших данных.

Вот статистика: два года назад Федеральная торговая комиссия США получила 490220 жалоб на кражу личных данных, что на 47% больше, чем в 2014 году. Ущерб от преступлений такого характера обходится американским потребителям в 24 миллиарда долларов, что на 10 миллиардов больше, чем потери, приписываемые всем другим имущественным преступлениям, включая кражу со взломом и автомобильные угоны».

Использование больших данных несет за собой риски, связанные с необходимостью обеспечивать конфиденциальность личной информации огромного числа пользователей.

Но дело не только в том, что хранение данных должно быть безопасным, так же как и операции с ними. Как компании могут быть уверены в том, что их данные, доставленные в облако, будут безопасно обрабатываться?

Стандартный процесс обычно такой: после того как клиент шифрует свои данные перед отправкой в облако, облако расшифровывает их, выполняет операции, а затем шифрует и отправляет обратно пользователю. Таким образом, не только компания имеет доступ к данным, но и облако. Как узнать, что данные в облаке никогда не будут использоваться против вас?»

Именно поэтому, помимо преподавания, Анатолий Темкин проводит исследования в области информационной безопасности и криптографии. В частности, он занимается гомоморфическим шифрованием.

Гомоморфическое шифрование — это когда операции с данными, зашифрованными клиентом, загружаются в облако без дешифрования и находятся там именно в таком состоянии. А затем, при взаимодействии клиента с этими данными, дешифрация происходит только с помощью устройства клиента.

Ключевой момент: облако будет работать с зашифрованными данными, а результат операций будет таким же, как если бы клиент работал с исходными данными. Поэтому шифрование и дешифрование выполняются только пользователем, гарантируя тем самым безопасность данных».

Фото: Rusbase

Зачем изучать большие данные

Индустрия больших данных должна ответить на следующие вопросы:

— Какой потенциальный вред возникает из-за сбора больших данных?

— Каковы правовые рамки, которые в настоящее время регулируют большие данные, и являются ли они адекватными?

— Какие технологические нововведения смогут увеличить эффективность работы с большими данными без угрозы для безопасности личной информации?

Неправильное использование больших данных может нанести долгосрочный финансовый и репутационный ущерб компании. Сейчас, когда сотрудникам компаний доступно огромное количество данных, и их объем постоянно увеличивается, жизненно важно, чтобы управление ими быстро решалось».

Фото: Rusbase

15 сентября Анатолий Темкин выступил на Big Data Conference и рассказал о свободе и безопасности в цифровом мире. Тезисы его выступления, ответы на вопросы аудитории, а также полную запись презентации можно смотрите здесь.

Материалы по теме:

Что такое Big data: собрали всё самое важное о больших данных

Где будут обсуждать большие данные?

Data Science в реальной жизни: никакой абстракции, только практика

Где изучать блокчейн и большие данные?

Авторы