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.
гарантируют, что данные остаются доступными
только их владельцу во время обучения ML-моделей
идеально подходят для работы
с машинным обучением
и конфиденциальными данными
защищают данные на всех этапах разработки моделей — от обучения
до применения алгоритмов
совместимы с широким спектром популярных типов данных и ML-архитектур
Безопасная передача параметров ML-модели
Без хранения данных
Наш продукт выполняет все — вам не нужно быть гуру Python, экспертом по федеративному обучению, криптографом, дата-сайентистом или системным администратором
Получение ответа сети в защищенном виде
Безопасный инференс
Применяя решения Guardora в ваших продуктах, вы обеспечиваете их соответствие законодательству по защите данных и внутренним стандартам безопасности.
Преимущество
Улучшите качество
ML-моделей без передачи
сырых данных
Преимущество
Безопасно монетизируйте знания, а не датасеты
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.
Гомоморфное шифрование
Приватные вычисления над параметрами модели — без расшифровки
Представьте, что вы решаете головоломку, не вынимая её из коробки.
С помощью гомоморфного шифрования параметры модели остаются зашифрованными даже во время обучения и вывода.
Сырые данные не затрагиваются — и при этом всё работает. Это означает сверхбезопасное сотрудничество без ущерба для качества модели.
Дифференциальная приватность
Шум — там, где это действительно важно
Добавление откалиброванного шума к параметрам модели предотвращает утечку индивидуальной информации.
Результат — надёжная приватность с моделями, которые остаются точными и эффективными.
