JPMorgan investiert in Zero-Knowledge-Computing Startup Inpher

14. November 2018, 13:06
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Die Grossbank JPMorgan hat eine Finanzierungsrunde für das Schweizerisch-amerikanische Jungunternehmen Inpher durchgeführt.

Die Grossbank JPMorgan hat eine Finanzierungsrunde für das Schweizerisch-amerikanische Jungunternehmen Inpher durchgeführt. Dabei sind 10 Millionen Dollar zusammengekommen. Unter anderem hat JPMorgan selbst investiert.
Inpher hat Niederlassungen im Innovation Park der EPFL sowie in New York. Die Spezialität des Unternehmens ist homomorphische Datenverarbeitung, auch als Zero Knowledge Computing bekannt. Heutzutage werden Daten zwar routinemässig verschlüsselt gespeichert und transportiert, um sie zu verarbeiten, müssen sie aber entschlüsselt werden. Homomorphic Computing erlaubt die Verarbeitung dagegen auch in verschlüsseltem Zustand.
Das hat theoretisch viele Vorteile. Unter anderem sind Daten vor Spionage sicherer oder Kunden können sie bei einem Provider lagern und verarbeiten lassen, ohne dass sie je entschlüsselt werden müssen. Oder, und das scheint eine Anwendung zu sein, in die JPMorgan selbst grosse Hoffnungen setzt, man kann Daten Drittunternehmen zur Analyse zur Verfügung stellen, ohne dass diese die Grunddaten je zu Gesicht erhalten. Kunden könnten beispielsweise Analytics-Tools von JPMorgan verwenden, um Portfolio-Analysen auch für Werte durchzuführen, die sie nicht bei der Grossbank sondern bei anderen Finanzinstitutionen lagern, ohne dass JPMorgan konkrete Informationen darüber erhalten kann.
JPMorgan glaubt, schon im kommenden Jahr konkrete auf der Inpher-Technologie basierende Services lancieren zu können.
Inpher selbst schreibt, dass seine "Secret Computing"-Technologie es auch erlaube, KIs mit verschlüsselten Daten zu trainieren.
Homomorphic Computing sei bereits seit knapp einem Jahrzehnt möglich, erklärten Vertreter von IBM an einem Event in Rüschlikon letzte Woche. Einem praktischen Einsatz stand aber bisher im Weg, dass die Technologie riesige Computerkapazitäten benötigt. Schnellere Algorithmen und die verbesserte Hardware würden die Technologie aber nun in die Nähe der Praxistauglichkeit bringen. (hjm)

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