artificial intelligence
Владельцы конфиденциальных данных опасаются делиться ими с ML-разработчиками из-за рисков утечки, кражи и раскрытия коммерческих тайн
обеспечивают доступ к данным во время их передачи и обработки только владельцу данных. Доступ других лиц к исходной или интерпретируемой форме данных невозможен.
Идеально подходит для тех, кто работает с машинным обучением и конфиденциальными данными
Защита данных на всех этапах ML: от передачи данных до обучения и использования модели
Совместимо с широким спектром популярных типов данных и архитектур машинного обучения
Безопасная передача
Безопасное хранение
Обучение на защищенных данных
Возможный дополнительный компонент ― получение ответа сети в защищенном виде
Инференс на защищенных данных
Применяя решения Guardora в ваших продуктах, вы обеспечиваете их соответствие законодательству по защите данных и внутренним стандартам безопасности.
Преимущество
Улучшите качество ML-моделей с помощью методов защиты данных
Преимущество
Безопасно монетизируйте
ваши данные
Преимущество
Обойдите конкурентов,
предлагая ML-продукты,
гарантирующие защиту данных
Преимущество
Соответствуйте требованиям
по безопасности данных
Полностью гомоморфное шифрование
Обучение и инференс ML моделей на зашифрованных данных без расшифрования.
Математически доказанный метод безопасной обработки и анализа данных.
Функциональная трансформация
Восстановление исходных данных невозможно или крайне дорого.
Эффективное обучение ML моделей без потери производительности.
Метод применим к работе с медиаданными.
Федеративное обучение
Обучение общей ML модели на датасетах нескольких компаний так, что данные не покидают доверенного контура каждой из компаний-участников федеративного обучения.
Это как коллективный мозговой штурм, где все вносят идеи, не раскрывая свои мысли.
Функциональное шифрование
Рентгеновское зрение для получения конкретных данных.
Представьте, что у вас есть рентгеновское зрение, которое позволяет увидеть конкретные детали внутри хранилища данных.
Функциональное шифрование позволяет вам получать доступ к определённым функциям или атрибутам данных, не раскрывая их исходную форму.
Безопасные многосторонние вычисления
Особый протокол совместного машинного обучения несколькими владельцами данных.
Обмен производной информацией без раскрытия исходных данных.
Возможность обучения на различных ресурсах, в том числе внешних.
