Каждая компания обладает данными, которые отличают ее — транзакции клиентов, собственные исследования или разведывательная информация. Однако эта ценная информация часто остается недоступной, потому что компании боятся раскрыть ее внешним моделям ИИ. Ввод конфиденциальных данных в сервисы ИИ вызывает опасения по поводу доступа, места обработки и соблюдения GDPR и нормативов. Это создает противоречие: значительные инвестиции в ИИ, в то время как самые ценные данные остаются неиспользованными.

Возможность заключается не в том, чтобы сделать модели ИИ умнее — а в том, чтобы заставить существующие бизнес-данные работать. Банк с богатой историей транзакций мог бы эффективнее обнаруживать мошенничество. Фармацевтическая компания могла бы ускорить исследования, объединив экспериментальные данные с мощным ИИ. Но чем ценнее данные, тем сложнее их безопасно использовать.

Конфиденциальные вычисления решают эту проблему, используя аппаратную защиту для изоляции данных во время обработки. VAST Data пионерирует этот подход с помощью своей технологии Data Enclave, которая переносит модели ИИ в конфиденциальные среды, а не перемещает конфиденциальные данные к поставщикам ИИ. Это позволяет компаниям анализировать критически важную информацию без раскрытия исходных записей, открывая новые возможности в финансах, здравоохранении, обороне и кибербезопасности.

Ключевые сущности: Компании: VAST Data | Местоположения: Европа

Часто задаваемые вопросы: Что такое конфиденциальные вычисления?

Конфиденциальные вычисления используют аппаратную защиту для изоляции данных во время их обработки, обеспечивая тем самым, что операторы инфраструктуры и поставщики моделей не могут получить доступ к конфиденциальной информации даже во время анализа.

Часто задаваемый вопрос: Что такое конфиденциальные вычисления?

Ответ: Конфиденциальные вычисления используют аппаратную защиту для изоляции данных во время их обработки, обеспечивая тем самым, что операторы инфраструктуры и поставщики моделей не могут получить доступ к конфиденциальной информации даже во время анализа.