agosto 14, 2022

Cape Privacy aplica ML a datos cifrados para resolver problemas de seguridad

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Mire hacia atrás a los días en que HTTP / SSL era un protocolo recién introducido.

Inicialmente, lo aplicaban entidades que movían datos confidenciales de un lado a otro, generalmente tarjetas de crédito u otra información financiera.

Pero hoy es de uso universal, aplicado en casi todas partes. De hecho, si no ve ese pequeño ícono de candado en el extremo izquierdo de la barra de direcciones, es una bandera roja para salir.

Cape Privacy ve el cálculo seguro de múltiples partes tomando la misma curva de adopción para que se vuelva «absolutamente omnipresente».

«Creemos en un mundo en el que los productos y servicios inteligentes que utilizan IA se cifrarán de forma predeterminada», dijo Gavin Uhma, CTO y cofundador de Cape Privacy. «Para llegar allí, necesitamos reducir el costo de adoptar la informática segura, hacerla fácil de usar y accesible».

Según IDC, el 68% de los datos recopilados por las organizaciones no se utilizan. Una de las principales razones de esto: problemas de seguridad de datos.

Hacer predicciones basadas en datos encriptados

Esta es una gran oportunidad perdida para las empresas, dijo Uhma, y ​​aquí es donde Cape Privacy pretende convertirse en líder de la industria. Su plataforma permite a las organizaciones poner en uso el cifrado y ejecutar modelos predictivos de aprendizaje automático (ML) en datos cifrados sin siquiera descifrarlos. La empresa con sede en San Francisco acaba de lanzar una versión de autoservicio de esa plataforma optimizada para la nube de datos Snowflake.

«Cuando se trata de la información más confidencial del mundo, como los datos financieros, es imperativo priorizar la seguridad», dijo Ché Wijesinghe, director ejecutivo de Cape Privacy. “Dicho esto, no se puede ignorar el beneficio potencial para el cliente al usar esos datos para obtener información. Al brindar a las organizaciones la capacidad de mantener el cifrado en todo momento, pueden cerrar la brecha de riesgo y finalmente proteger sus datos más confidenciales».

Tradicionalmente, para recopilar valor de los datos cifrados, tenía que ser descifrado, poniendo los datos en claro en riesgo de exposición a actores de amenazas o errores humanos o técnicos.

Con Cape Privacy, los datos nunca se descifran, por lo que no hay riesgo de violación, explicó Wijesinghe. La tecnología de la compañía, que calificó como la primera de su tipo en capacidad de autoservicio, combina el esquema de cifrado bien establecido de intercambio encubierto con la informática segura de múltiples partes. Esto permite a las organizaciones proteger las claves de cifrado y mantener los datos confidenciales cifrados incluso mientras ejecutan el modelo de predicción elegido por el entorno de Snowflake.

«Todo se reduce a la capacidad de los usuarios de mover datos confidenciales a la nube», dijo Wijesinghe.

Colaboración con Fiocco di neve

Centrarse en Snowflake permite «aplicaciones quirúrgicas dirigidas», dijo, y la asociación se produjo porque la empresa de nube de datos buscaba expandirse a los servicios financieros. La industria está adoptando el aprendizaje automático de rápido crecimiento e invirtiendo activamente en migraciones a la nube.

Hasta este momento, las grandes corporaciones financieras y los mercados de capital se han visto obstaculizados para realizar tales movimientos debido a la regulación federal. Pero las plataformas y tecnologías como Cape Privacy les permiten evolucionar de manera segura y capitalizar los datos que recopilan pero que de otro modo no han podido usar, dijo Wijesinghe.

Cape Privacy también se asoció con Tableau y DataRobot.

«Reconocemos que hemos logrado un caso de uso realmente sólido y con un propósito en el que necesita acceder a todos estos datos confidenciales», dijo. «Cape Privacy les permite usar esos datos mientras mantienen la seguridad y la privacidad».

Wijesinghe lo llamó el siguiente nivel de acceso a datos cifrados. Durante demasiado tiempo, las empresas han tenido que recurrir a una de dos opciones drásticamente diferentes: mover los datos a la nube, luego bloquearlos de forma segura o utilizar «tecnologías inadecuadas» como tokenización básica para hacer predicciones.

«La privacidad y la seguridad son las principales preocupaciones de todas las organizaciones con las que trabajamos», dijo Wijesinghe. Ahora pueden realizar poderosas predicciones de IA sobre los datos cifrados en el punto criptográfico, explicó. Dondequiera que aplique ML, puede aplicar ML de manera segura.

La plataforma Cape Privacy es simple en términos de configuración y uso, dijo. «Es una interfaz de usuario muy intuitiva con aspectos plug and play», explicó Wijesinghe. Los usuarios pueden acceder rápida y fácilmente a los datos cifrados, usarlos, ejecutar consultas, crear nuevas configuraciones y agregar e invitar a otros usuarios.

Un gran objetivo final es permitir que las organizaciones compartan datos cifrados de forma segura con terceros. Pero lograr la ubicuidad de la computación multipartita no será “un éxito de la noche a la mañana”, enfatizó. Se desarrollará durante meses y años a medida que se superen desafíos como la complejidad, la aplicación de casos de uso y la escalabilidad.

«El intercambio de datos es realmente aguas abajo o aguas arriba de donde estamos hoy», dijo Wijesinghe. «La gran oportunidad que vemos en el horizonte es el intercambio seguro y la colaboración de datos».

Los objetivos de Cape Privacy son altos, por decir lo menos. Como dijo Wijesinghe, «imagine un mundo donde todos los datos en la nube estén encriptados de alguna forma».
La empresa apunta a ser omnipresente en esa área, el canal para ello, dijo. «Creemos que, según la tecnología que hemos construido, una vez que escalamos y escalamos hacia afuera, nos convertimos en el motor seguro dominante para los datos cifrados».

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