隐私保护技术的领先提供商二元公司宣布，它已经与美国国防高级研究计划局签署了一项合同，开发用于隐私保护的机器学习，该机器学习可以对来自多个来源的加密数据进行模型训练。根据合同开发的功能将用于基因组分析，以保护个人隐私的方式研究COVID-19症状。

这一发展基于同态加密，允许计算和分析加密数据而不泄露个人身份信息(PII)。二元性正在与哈佛医学院和二六实验室(一家在数据科学和网络安全领域的研发公司)合作，并利用其功能支持全基因组关联研究(GWAS)和COVID-19相关研究。

二元性研究人员已经确定，同态加密可以应用于大规模GWAS，这可以实现比基于安全多方计算的替代方法快30倍的结果。GWAS帮助医学研究团队了解在感染者的基因中存在特定的基因组变异是否会影响他们出现严重的COVID-19症状的可能性。

这些方法可以显著提高治疗COVID-19患者的能力，但是由于它们需要大量的个人数据来训练预测模型，目前很难获得它们。随着新的机器学习功能在加密数据上运行，研究人员可以从各种医疗机构收集敏感的临床和基因组数据来构建预测模型，同时遵守全球数据保护和隐私法规。

二元技术公司的联合创始人兼首席技术官库尔特罗洛夫博士说：“该合同授予二元公司一项承诺，即为了公共利益和国家安全，促进负责任和保护隐私的大数据。”“安全机器学习模型培训是隐私保护分析的下一个前沿领域，我们非常乐意将这一先进功能应用于现实世界的挑战。”

DARPA合同还将支持基于同态加密的网络威胁情报共享研究。目前，大多数关于私营部门网络安全威胁和侵犯的研究都是由有竞争力的公司进行的。竞争激烈的公司通常不愿意披露企业网络遭受网络攻击的敏感细节。这削弱了他们开发威胁检测模型和增强集体和个人复原力的能力。

通过安全地共享彼此的数据并在保持数据加密的同时产生结果，许多公司和机构可以建立更智能的检测机制，而不会暴露私人信息，从而改变了应对全球范围内更复杂的网络犯罪的方式。

美国国防高级研究计划局此前支持高等教育的研究和开发，并赞助建立了一个开源高等教育图书馆PALISADE，该图书馆由二元技术公司的首席科学家库尔特罗洛夫博士、塞维多夫波利亚科夫博士和戴夫卡曾斯博士共同建立。二元性与英特尔、微软、三星SDS和IBM一起，也是国际同态加密标准的创始联盟，将学术、政府和行业领导者聚集在一起，推动同态加密行业的标准制定，并加速隐私保护计算技术在市场上的采用。