September 30, 2022

businessis.pl

Światowy rozwój biznesu

Opaque Systems helps enterprises run collaborative analytics on confidential data

Cieszymy się, że możemy przywrócić Renovate 2022 osobiście 19 lipca i wirtualnie 20-28 lipca. Dołącz do liderów sztucznej inteligencji i danych, aby wziąć udział w wnikliwych rozmowach i ekscytujących możliwościach nawiązywania kontaktów. Zarejestruj się dziś!


Z siedzibą w San Francisco Systemy nieprzezroczystefirma umożliwiająca analizy oparte na współpracy i sztuczną inteligencję na potrzeby przetwarzania poufnego, ogłosiła dzisiaj, że zebrała 22 miliony dolarów w ramach rundy finansowania serii A.

Przetwarzanie poufne zmieniło zasady gry dla przedsiębiorstw. Szyfruje poufne dane w chronionej enklawie procesora lub zaufanym środowisku wykonawczym (TEE), dając firmom możliwość wyjścia poza prywatność i bezpieczeństwo oparte na zasadach, aby chronić swoje informacje w chmurze. Jednak przy takim poziomie szyfrowania, który można odblokować tylko za pomocą kluczy przechowywanych przez klienta, wiele stron ma problemy z dostępem, udostępnianiem, analizowaniem i uruchamianiem AI/ML na danych. Wyobraź sobie naukowców zajmujących się danymi i analityków z różnych zespołów, którzy chcą uzyskać dostęp do danych pacjentów w celu poprawy różnych aspektów opieki.

Platforma systemów nieprzezroczystych

Aby sprostać temu wyzwaniu, Opaque Methods zapewnia platformę, która przeprowadza skalowalne analizy i uczenie maszynowe bezpośrednio na zaszyfrowanych danych przy użyciu znanych narzędzi, takich jak Apache Spark i notebooki.

„To, co jest wyjątkowe, to innowacja, którą wprowadziliśmy w Spark, która umożliwia analizom i sztucznej inteligencji działanie bezpośrednio na zaszyfrowanych danych, więc niezależnie od tego, czy dane są w spoczynku, są przesyłane lub przetwarzane, nie ma absolutnie żadnego narażenia ani ryzyka ujawnienia danych podmiotom, które nie powinny go widzieć, posiadać go lub złośliwym podmiotom. Opaque bezproblemowo integruje się z TEE, w tym z enklawami i poufnymi maszynami wirtualnymi, z możliwością bezpiecznego skalowania klastrów – powiedział Rishabh Poddar, współzałożyciel i dyrektor generalny Opaque Systems.

Platforma skoncentrowana na przedsiębiorstwach opiera się na open up-supply Inicjatywa MC2, który został uruchomiony na UC Berkeley, aby umożliwić wspólną analizę i sztuczną inteligencję na poufnych i wrażliwych zaszyfrowanych danych. Umożliwia firmom udostępnianie zaszyfrowanych lub mieszanych zestawów danych między obszarami roboczymi i zespołami (z ustalonymi zasadami) w celu analizy – przy jednoczesnym zachowaniu zaszyfrowanych wyników specyficznych dla każdej ze stron. W 10 sposób wiele zespołów może zbudować rozproszony design, który informuje każdą ze stron o tym, czego szukają, bez ujawniania żadnych konkretnych danych, do których dostępu podmiot nie jest upoważniony.

Od momentu uruchomienia Opaque Systems odnotowuje zapotrzebowanie ze wszystkich sektorów na przypadki użycia, takie jak pranie pieniędzy, wspólne badania nad narkotykami, zapobieganie kumulacji pożyczek i śledzenie łańcucha dostaw.

„Nasza baza klientów to przede wszystkim Global 2000, w tym kilka największych banków, instytucji finansowych i dostawców opieki zdrowotnej w Ameryce Północnej. Do klientów należą również konsorcja, ponieważ wiele z naszych przypadków użycia jest wielostronnych, co oznacza, że ​​jeden klient może z kolei reprezentować 3-4 oddzielne podmioty lub odrębne organizacje” – powiedział Poddar.

Bogate w zasoby alternatywy

Wiele przedsiębiorstw polega na szyfrowaniu homomorficznym, w którym dane są konwertowane na tekst zaszyfrowany, oraz na obliczeniach wielostronnych w celu przeprowadzenia analizy zaszyfrowanych danych bez naruszania szyfrowania. Metody, jak mówi Poddar, działają, ale towarzyszy im również wysokie zużycie zasobów i narzuty na wydajność.

„Dzięki szeroko zakrojonym badaniom zauważyliśmy, że technologie te są dalekie od praktycznych zastosowań w skalowalnych, wysoce bezpiecznych analizach danych i uczeniu maszynowym, które są wymagane do realizacji krytycznych przypadków biznesowych. Niektóre z tych rozwiązań mogą obsługiwać proste obliczenia, ale wkrótce ich wydajność staje się zaporowa dla skalowalnej analizy danych i uczenia maszynowego” – dodał.

Dzięki tej rundzie finansowania, prowadzonej przez Walden Catalyst Ventures, firma Opaque Units skoncentruje się na rozbudowie swojego zespołu i budowaniu swojej oferty, aby zaspokoić rosnące zapotrzebowanie rynku na analizy oparte na współpracy i sztuczną inteligencję w zakresie przetwarzania poufnego. Według firmy Gartner do 2025 r. ponad 50% organizacji przyjmie obliczenia zwiększające prywatność w celu przetwarzania poufnych danych i prowadzenia analiz wielostronnych.

Misja VentureBeat ma być cyfrowym placem miejskim, na którym decydenci techniczni mogą zdobywać wiedzę na temat transformacyjnej technologii przedsiębiorstw i transakcji. Dowiedz się więcej o członkostwie.