Descrizione del progetto
Proteggere i dati sensibili da manomissioni dolose
L’invio di dati sensibili a fornitori terzi per servizi di apprendimento automatico basati sul cloud, in cui le aziende esternalizzano l’elaborazione dei dati relativi all’intelligenza artificiale, espone gli utenti a gravi violazioni della privacy e a sanzioni normative. La crittografia completamente omomorfica risolve questo problema di privacy elaborando i dati senza decrittografarli, ma non dispone di un meccanismo per verificare che i risultati calcolati siano effettivamente corretti. Questa vulnerabilità espone gli utenti a un rischio elevato di errori nascosti o di manipolazione dolosa dei dati. Il progetto VERIFHE, finanziato dal CER, svilupperà una libreria open source che introdurrà la tecnologia della crittografia omomorfica verificabile. Basandosi sui recenti progressi nel campo della crittografia, i ricercatori realizzeranno un sistema di prova di concetto che combini la tutela della privacy con un meccanismo di verifica. Lo strumento che ne risulterà consentirà agli utenti e alle aziende di adottare con fiducia servizi di apprendimento automatico sicuri e affidabili.
Obiettivo
Machine Learning as a Service (MLaaS) is emerging as a cornerstone of the modern digital infrastructure, but its widespread adoption is hampered by critical privacy and integrity concerns. Users must transmit sensitive data to third-party providers, risking privacy breaches and regulatory violations. While Fully Homomorphic Encryption (FHE) offers a powerful solution for privacy by enabling computations on encrypted inputs, it provides no way to verify the correctness of the results. This leaves users vulnerable to errors or malicious manipulation with potentially severe consequences.
The VERIFHE project addresses this critical gap in privacy-preserving MLaaS by providing integrity guarantees through verifiable FHE, a cryptographic primitive that, in addition to enabling computations on encrypted inputs, also provides a mechanism to check their correctness. VERIFHE builds upon a recent breakthrough from the ERC-funded PICOCRYPT project—a novel protocol for verifiable FHE—and aims to transform it into a practical, opensource tool. The project’s primary outcomes will be the first-ever open-source software library for verifiable FHE, and a proof-of-concept MLaaS system that, using the library, offers verifiable and privacy-preserving machine learning inference.
By delivering the first open-source library for verifiable FHE and demonstrating its feasibility in MLaaS, VERIFHE will accelerate adoption of this technology and pave the way for trustworthy machine learning in industrial sectors where privacy and integrity are paramount.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.
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Parole chiave
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
Programma(i)
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
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HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
PROGRAMMA PRINCIPALE
Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo programma
Argomento(i)
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Meccanismo di finanziamento
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
HORIZON-ERC-POC - HORIZON ERC Proof of Concept Grants
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Invito a presentare proposte
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
(si apre in una nuova finestra) ERC-2025-POC
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Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.
28223 Pozuelo De Alarcon
Spagna
I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.