大数据和机器学习的6种隐私解决方案

什么是同态加密?

人工智能算法–或机器学习算法–只有你给它们提供的大数据才是好的。拥有对大型专有数据集的独家访问权的公司具有竞争优势,因为他们可以从这些数据中提取有价值的见解。现在,想象一下,如果你想使用的数据属于日益增长的全球隐私和数据法规清单,如 CCPA、GDPR、HIPAA、BSA、CYA等。然后,你需要说服合规方面的硬领,你的”公民开发者”需要访问它。想一想,你将不得不处理多少绝对的三言两语,从Mordac, The Preventer of Information Services。

同态加密通常被称为”密码学的圣杯”,它使数据隐私问题对开发团队来说不是问题。Gartner说:”同态加密使企业能够在不损害隐私的情况下共享数据。”简单地说,它就像实际数据和你的开发人员之间的防火墙,通过生成一个由合成数据组成的代表性数据集。虽然这些方法已经存在了一段时间,但它们现在才变得足够快速可行。今天,我们将看看五家致力于同态加密主题变体的创业公司。

大数据和机器学习的5个隐私解决方案

我们的第一家创业公司相信他们的竞争优势是速度,他们的血统让人非常相信。

双重性–更快更好

大数据和机器学习的6种隐私解决方案

那些抱怨缺乏女性工程师的人很少质疑为什么女性杂志经常刊登那些不能用完整句子说话的名人,而不是像Shafi Goldwasser这样有成就的女性。她是一位计算机科学家,她的一长串成就包括在2012年获得图灵奖,因为她开创了高效验证复杂性理论中数学证明的新方法。四年后,她与人共同创办了新乔西初创公司Duality Technologies,该公司迄今已从包括英特尔(INTC)和媒体巨头赫斯特在内的投资者那里获得了2000万美元的资金。 所有这些钱都被用来建立Duality SecurePlus™平台,该平台对敏感数据和从中学习的机器学习算法进行加密。Duality在金融服务、医疗保健和电信领域都有应用,今年夏天,Duality与DARPA签订了一份合同,利用该平台研究严重COVID-19症状的基因组易感性,他们可以比其他解决方案快30倍。他们还与加拿大丰业银行合作,通过共享信息而不暴露敏感数据,帮助银行联手打击洗钱和金融犯罪。

数据集和合成数据

大数据和机器学习的6种隐私解决方案

旧金山初创公司Datafleets成立于2018年,已经在披露的资金中获得了450万美元的资金,这些资金都是以种子轮的形式出现的,上周完成的投资者包括LG电子和Marc Cuban。这笔钱被一些斯坦福大学的辍学学生用于建立一个平台,让开发人员在不需要看到原始行级数据的情况下,就能进行提取-转移-加载(ETL)操作、业务分析和机器学习。 连接到数据集后,DataFleets会自动生成在结构上代表底层明文的合成数据。任何个人的数据都无法通过统计查询或机器学习进行”逆向工程”,而分析本身总是在原始数据上运行。所有典型的用例都在范围内,如欺诈分析、穿越中国墙、先试后买数据、在遵守医疗隐私规则的前提下,跨机构共享医疗影像。

科斯曼的Cyphercompute?

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法国初创公司Cosmian成立于2018年,从一群你从未听说过的法国人手中拿到了约160万美元的资金。他们建立了一个平台Cyphercompute,对机密数据进行加密,使其在处理过程中保持加密状态,永远不需要以明文形式透露。任何想要从敏感和机密数据中提取洞察力的公司都会成为Cosmian的潜在客户。

Enveil – 保护使用中的数据

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巴尔的摩初创公司Enveil成立于2016年,已经从彭博社、Capital One、汤森路透和万事达卡等投资者那里获得了1500万美元的披露资金。Enveil的ZeroReveal®解决方案在数据被使用或处理时对数据进行保护,他们称之为”使用中的数据”。

大数据和机器学习的6种隐私解决方案

他们由美国情报界的校友创立,是唯一一家通过认证的公司,可以在处理层提供国家级别的安全性。该解决方案是市场上现成的,可扩展的,并且无需对现有的数据库和存储技术进行任何必要的更改就可以集成。

Inpher – 秘密计算

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这家成立于2015年的New Yawk初创公司已经从投资者那里获得了1400万美元的披露资金,其中包括摩根大通,这是他们上一轮融资的领投方,大约两年前筹集了1000万美元的A轮融资。一些世界上最大的金融服务、技术和制造公司正在使用Inpher的秘密计算平台,用于各种用例,该公司在其网站上详细介绍了其中的许多案例。 医疗保健领域的一个很好的例子是,使临床试验研究人员能够安全地访问分布式的私人电子健康记录(EHR)库,以改善患者的选择和匹配,同时维护隐私和合规性。

大数据和机器学习的6种隐私解决方案

今天,客户正在使用Secret Computing®来更好地检测金融欺诈,在私人数据集上汇总模型特征,更好地预测心脏病等。

Fortanix和运行时加密

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最后但并非最不重要的是一家初创公司,该公司早在2017年就利用英特尔® SGX(一组与安全相关的指令代码,内置在一些现代英特尔中央处理器中)提供了第一个商用的运行时加密技术。硅谷初创公司Fortanix成立于2016年,已经从包括英特尔在内的投资者那里获得了3100万美元的资金,他们使用英特尔的技术提供硬件基础,在处理敏感数据时对其进行加密。该公司提供保密计算、加密、密钥管理、秘密管理、标记化和硬件安全模块的解决方案。他们与VMware合作,使云服务提供商能够将数据安全作为服务来提供,而且似乎也在和微软侧面合作。

 

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