artificial intelligence
Владельцы конфиденциальных данных опасаются делиться ими с ML-разработчиками из-за рисков утечки, кражи и раскрытия коммерческих тайн
К 2025 году
80%
крупнейших мировых организаций примут участие хотя бы один раз в федеративном машинном обучении для создания более точных, безопасных и экологически устойчивых моделей.
60%
крупных организаций будут использовать PEC технологии (вычисления, повышающие конфиденциальность) для защиты конфиденциальности в ненадежных средах или для аналитических целей.
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
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.
Полностью гомоморфное шифрование
Обучение и инференс ML моделей на зашифрованных данных без расшифрования.
Математически доказанный метод безопасной обработки и анализа данных.
Дифференциальная приватность
Ограничивает утечку информации о данных за счет добавления случайного шума.
